En esta tesis se examina la detección y segmentación de peces con el objetivo de mejorar la crianza de truchas. La crianza de truchas enfrenta desafíos en la identificación y seguimiento preci- so de los peces, lo que dificulta el monitoreo de su crecimiento y salud, ayudando a determinar la abundancia relativa y rastrear los cambios en la población de peces. Para lograr el objetivo, se analizan los modernos algoritmos de detección de objetos basados en deep learning. A partir de este análisis, se han identificado las técnicas que se ajustan mejor a esta investigación, siendo esta YOLOv5 para la detección y U-Net para la segmentación. Dado que para el entrenamiento es necesario una gran cantidad de datos, se utilizaron distintos Datasets públicos y un dataset generado específicamente para esta investigación. Estos conjuntos de datos proporcionaron la diversidad necesaria pa...