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저자정보
전서영 (대구가톨릭대학교) 권성수 (대구가톨릭대학교) 이희주 (대구가톨릭대학교) 이종혁 (대구가톨릭대학교) 배지훈 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
577 - 580 (4page)

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오늘날 농업 분야에서는 노동력 부족, 변동성 높은 기후와 같은 문제점에 따라 인공지능 기술을 활용하여 이를 극복하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 농작물 질병의 조기 감지와 대응을 위하여 고추에서 발생하는 탄저균으로 인한 병을 감지하기 위해 COCO-seg 데이터셋으로 사전 학습 완료된 영상분할 기반 다양한 종류의 YOLOv8 계열 모델들을 활용하여 탄저병 감지 모델들을 구현하고 그 성능을 서로 비교한다. 실험 결과, 고추 탄저병 객체 탐지 모델 중 YOLOv8l-seg 모델이 가장 성능이 높음을 확인하였다.
#YOLOv8 #Deep Learning #Segmentation #Pepper #Anthrax

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 탄저병 감지를 위한 YOLOv8 모델 구현
Ⅲ. 결론
참고문헌

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