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저자정보
임창현 (국립목포대학교) 강성우 (국립목포대학교) 이준하 (국립목포대학교) 신영학 (국립목포대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,186 - 2,189 (4page)

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Fish that live aquatic in farms are rapidly spreading the disease, so it is important to prevent the disease from occurring, and it is important to suppress it at an early stage. However, it is not easy to diagnose the disease without the help of a specialist. In this study, we deal with gill diseases that occur frequently in halibut, which is the most farmed fish in Korea. The classification performance of the latest classification models based on deep learning was compared and evaluated using halibut gill image data. As a result of the experiment, the CoatNet model, a classification model based on CNN and Transformer, showed the best performance with a test accuracy of 96.88%. In addition, t-SNE was applied to visualize and analyze the classification results.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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