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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍은하 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제10호(JKIIT, Vol.20, No.10)
발행연도
2022.10
수록면
91 - 98 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.10.91

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

해충 분류를 위한 양방향 멀티스케일 특징 퓨전 기반의 피라미드 비전 변환기
홍은하 ,  손창환 한국정보기술학회논문지 2022.10 학술저널
해충 분류를 위한 양방향 특징 퓨전 기반의 Pyramid Vision Transformer
홍은하 ,  이재현 ,  손창환 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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해충은 작물을 가해하여 생산량 감소와 품질 저하를 수반한다. 따라서 해충 피해를 최소화하기 위해서는 해충 종류에 따른 방제 작업을 적기에 실행하는 것이 중요하다. 기존의 해충 분류는 경험이 풍부한 농부나 전문가의 육안에 의해 감별되었다. 이는 많은 시간과 비용을 요구하므로 무인 기반의 해충 분류 기술이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 해충 영상 분류를 위한, 양방향 멀티스케일 특징 퓨전 방식을 새롭게 제안하고자 한다. 특히, 기존의 PVT 모델의 스케일 취약성 문제를 보완하고자, PVT 백본에서 추출된 멀티스케일 특징을 양방향으로 4가지의 퓨전 방식을 적용하고자 한다. 실험 결과를 통해, 가장 성능이 높은 퓨전 방식을 도출하고 제안한 양방향 멀티스케일 특징 퓨전 방식이 해충 영상 분류 성능을 개선할 수 있음을 선보이고자 한다.
#pest classification #bidirectional fusion #multiscale features #attention model #vision transformer

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 해충 분류를 위한 딥러닝 모델
III. 제안한 BMFF-PVT 모델
IV. 실험 및 결과
V. 결론
References

참고문헌 (0)

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