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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
최태민 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
417 - 420 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

잎사귀 질병 검출을 위한 어텐션 YOLO 모델
최태민 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료
잎사귀 질병 검출을 위한 관심 영역 특징 추출 기반의 어텐션 강화 YOLO 모델
최태민 ,  손창환 ,  이동혁 한국정보기술학회논문지 2021.04 학술저널

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기존 객체 검출에서 사용되고 있는 YOLO 모델은 특칭 추출과 분류를 한 번에 진행하여 빠르고 간단한 것이 특징이다. 실시간 객체 검출에서 사용할 수 있을 정도의 성능을 보이지만, 정확도 측면에서는 조금 아쉬운 것이 사실이다. 이러한 YOLO 모델을 잎사귀 질병 검출에서 활용할 때, 어텐션 기법을 활용해 잎사귀 질병의 특징을 적용한 모델과 기존 객체 검출 모델들의 성능을 비교하고자 한다.
#Attention YOLO Model #Object Detection #Image Segmentation #CNN #Smart Farm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. YOLO 객체 검출 모델
Ⅴ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

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