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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 775 - 782 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.5.775
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농업분야에 대한 인공지능 모델의 적용과 관련된 연구가 매우 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서 딥러닝 모델의 전경(foreground) 정보와 배경)background) 정보를 융합함으로써 적은 파라미터로도 딸기 질병을 효율적으로 분류하는 모델을 제안하였다. 제안하는 방법은 전경과 배경의 특징을 분리하고 두 부분의 특징사이의 관계를 포착하여 분류성능을 향상시키기 때문에 파라메터 수가 적은 단순한 모델이더라도 효율적인 분류가 가능하다. 확보한 적은 수의 딸기영상 데이터로 네트워크의 학습을 위해 데이터를 증강하였으며, ImageNet 데이터로 학습된 가중치를 전이학습 후 미세조정을 수행하였다. 제안된 방법은 7개 클래스로 분류한 딸기 질병의 분류 문제에서 95.6%의 정확도를 나타내었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안된 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
A. F. Fuentes, S. Yoon, J. Lee, and D. S. Park, “High-performance deep neural networkbased tomato plant diseases and pests diagnosis system with refinement filter bank,” Frontiers in Plant Sci., vol. 9, Aug. 2018.
F. Fiorani and U. Schurr, “Future scenarios for plant phenotyping,” Annu. Rev. Plant Biology, vol. 64, pp. 267-291, Apr. 2013.
P. L. Suarez, A. D. Sappa, and B. X. Vintimilla, “Learning image vegetation index through a conditional generative adversarial network,” 2017 IEEE ETCM, pp. 1-6, Oct. 2017.
C. Szegedy, et al., “Inception-v4, inceptionresnet and the impact of residual connections on learning,” Thirty-first AAAI Conf. Artificial Intell., pp. 4278-4284, San Francisco, USA, Feb. 2017.
M. Lin, Q. Chen, and S. Yan, “Network in network,” arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013.
F. Fiorani and U. Schurr, “Future scenarios for plant phenotyping,” Annu. Rev. Plant Biology, vol. 64, pp. 267-291, Apr. 2013.
P. L. Suarez, A. D. Sappa, and B. X. Vintimilla, “Learning image vegetation index through a conditional generative adversarial network,” 2017 IEEE ETCM, pp. 1-6, Oct. 2017.
C. Szegedy, et al., “Inception-v4, inceptionresnet and the impact of residual connections on learning,” Thirty-first AAAI Conf. Artificial Intell., pp. 4278-4284, San Francisco, USA, Feb. 2017.
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