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저자정보
홍은하 (군산대학교) 이재현 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 이휘종 (국립식량과학원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
491 - 494 (4page)

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수많은 종류의 해충은 종류에 따라 물리적인 피해, 작물 수확의 피해 그리고 생태계 보전 가치를 해치는 피해를 준다. 하지만 해충은 작고 비슷하게 생겨 전문가가 아닌 사람이 육안으로 해충의 종류를 알고 분류하기란 쉽지 않다. 따라서 본 논문은 해충 영상을 분류를 위해 6개의 딥러닝 모델 ResNet50, VGG16, SqueezeNet, FPN(Feature Pyramid Network), Attention Gated Network, PVT(Pyramid Vision Transformer)의 분류 성능에 대한 비교 분석을 하려 한다 이를 통해 해충 영상 분류에 가장 우수한 모델을 찾아 해충의 종류에 따른 적합한 방제 시스템을 구축하고자 한다.
#Pest Classification #Deep Learning #CNN #Transfer Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 해충 영상 분류를 위한 전이학습 기반의 딥러닝 모델
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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