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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 27 - 32 (6page)
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본 논문에서는 금속스크랩이 쌓이는 스크랩박스의 적치 상태를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 적치 상태 측정 문제를 다중 클래스 분류 문제로 정의하여, 딥러닝 기법을 이용해 스크랩박스 촬영 영상만으로 적치 상태를 구분하도록 하였다. Transfer Learning 방식으로 학습을 진행하였으며, 딥러닝 모델은 NASNet-A를 이용하였다. 더불어 분류 모델의 정확도를 높이기 위해 학습된 NASNet-A에 랜덤포레스트 분류기를 결합하였으며, 후처리를 통해 안전성을 높였다. 현장에서 수집된 4,195개의 데이터로 테스트한 결과 NASNet-A만 적용했을때 정확도 55%를 보였으며, 제안방식인 Random Forest를 결합한 NASNet은 88%로 향상된 정확도를 달성하였다.
목차
[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. The Proposed Scheme
III. Experiment
IV. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Samsung Electronics Co., Ltd / 2002 / Scrap box for automatic discharge, 10-2002-0006447
JH Data System Co., Ltd / 2019 / PLATFORM FOR SCRAPPING METAL BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 10-1981031
Alex Krizhevsky / 2017 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Communications of the ACM 60(6):84~90
B. Zoph / 2018 / Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition / 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :8697~8710
Sinno Jialin Pan / 2010 / A Survey on Transfer Learning / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 22(10):1345~1359
JH Data System Co., Ltd / 2019 / PLATFORM FOR SCRAPPING METAL BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 10-1981031
Alex Krizhevsky / 2017 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Communications of the ACM 60(6):84~90
B. Zoph / 2018 / Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition / 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :8697~8710
Sinno Jialin Pan / 2010 / A Survey on Transfer Learning / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 22(10):1345~1359
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