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In the image object classification problem, low-resolution images may have a negative impact on the classification result, especially when the classification method, such as a convolutional neural network (CNN) model, is trained on a high-resolution (HR) image dataset. In this paper, we analyze the behavior of applying a classical super-resolution (SR) method such as bicubic interpolation, and a deep CNN model such as SRCNN to enhance low-resolution (LR) weeds images used for classification. Using an HR dataset, we first train a CNN model for weeds image classification with a default input size of 128×128. Then, given an LR weeds image, we rescale to default input size by applying the bicubic interpolation or the SRCNN model. We analyze these two approaches on the Chonnam National University (CNU) weeds dataset and find that SRCNN is suitable for the image size is smaller than 80×80, while bicubic interpolation is convenient for a larger image.
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노순국 / 2020 / 인공지능 기반 구글넷 딥러닝과 IoT를 이용한 의류 분류 / 스마트미디어저널 9(3):41~45
전소연 / 2020 / 딥러닝 기반 영상 분석 알고리즘을 이용한 실시간 작업자 안전관리 시스템 개발 / 스마트미디어저널 9(3):25~30
Minh-Trieu Tran / 2019 / Super-resolution in Music Score Images by Instance Normalization / 스마트미디어저널 8(4):64~71
Gholamreza Anbarjafari / 2010 / Image Super Resolution Based on Interpolation of Wavelet Domain High Frequency Subbands and the Spatial Domain Input Image / ETRI Journal 32(3):390~394
J. W. Hwang / 2004 / Adaptive image interpolation based on local gradient features / IEEE signal processing letters 11(3):359~362
전소연 / 2020 / 딥러닝 기반 영상 분석 알고리즘을 이용한 실시간 작업자 안전관리 시스템 개발 / 스마트미디어저널 9(3):25~30
Minh-Trieu Tran / 2019 / Super-resolution in Music Score Images by Instance Normalization / 스마트미디어저널 8(4):64~71
Gholamreza Anbarjafari / 2010 / Image Super Resolution Based on Interpolation of Wavelet Domain High Frequency Subbands and the Spatial Domain Input Image / ETRI Journal 32(3):390~394
J. W. Hwang / 2004 / Adaptive image interpolation based on local gradient features / IEEE signal processing letters 11(3):359~362
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