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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 184 - 189 (6page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2021.70.1.184
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (6)
2021
2020
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The tomato is one of important crops in the world market with high commercial value. The early detection of disease is crucial for an successful crop yield. Many studies have recently been conducted to identify plant disease. In this paper, tomato disease classification using leaf images is proposed. Using the convolutional neural network(CNN), the features of disease are extracted and learned to classify. Data augmentation methods, Google’s AutoAugment algorithm and GAN(Generative Adversarial Networks), are used to increase tomato disease data. The classification model classifies nine classes of tomato disease. We compared the original model with the data augmentation models and explored that the classification that produced good performance. As a result, the SVHN policy of AutoAugment model achieved F1 Score 0.945.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Korean Statistics Information Service / Crop Production Survey
Dhingra, G. / 2019 / A novel computer vision based neutrosophic approach for leaf disease identification and classification / Measurement 135:782~794
Zhang, S. / 2019 / Cucumber leaf disease identification with global pooling dilated convolutional neural network / Computers and Electronics in Agriculture 162:422~430
Singh, V. / 2017 / Detection of plant leaf diseases using image segmentation and soft computing techniques / Information processing in Agriculture 4:41~49
Sladojevic, S. / 2016 / Deep neural networks based recognition of plant diseases by leaf image classification / Computational intelligence and neuroscience 2016:11~22
Dhingra, G. / 2019 / A novel computer vision based neutrosophic approach for leaf disease identification and classification / Measurement 135:782~794
Zhang, S. / 2019 / Cucumber leaf disease identification with global pooling dilated convolutional neural network / Computers and Electronics in Agriculture 162:422~430
Singh, V. / 2017 / Detection of plant leaf diseases using image segmentation and soft computing techniques / Information processing in Agriculture 4:41~49
Sladojevic, S. / 2016 / Deep neural networks based recognition of plant diseases by leaf image classification / Computational intelligence and neuroscience 2016:11~22
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