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논문 기본 정보

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저자정보
유희진 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2019년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2019.6
수록면
299 - 303 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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이 논문에서는 분할 인식 심층 합성곱 신경망 기반의 사과나무 잎사귀 질병을 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 주된 아이디어는 잎사귀 질병이 존재하는 영역이 잎사귀 안에 포함되는 반면 배경 영역에서는 질병과 관련된 정보가 없다는 것이다. 이 아이디어를 실현하고자 본 논문에서는 두 종류의 서브네트워크를 제시하고자 한다. 하나는 입력 영상을 배경 영역, 잎사귀 영역, 질병 영역으로 분할하기 위한 영상분할 서브네트워크이고 다른 하나는 입력 영상으로부터 질병의 종류를 예측하는 영상인식 서브네트워크이다. 실험 결과를 통해서, 예측된 영상분할 맵을 사용함으로써 기존의 VGG 네트워크에 비해 약 9%의 정인식률을 개선할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 사과나무 잎사귀의 질병 진단을 위한 영상 인식
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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