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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 22 - 29 (8page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.2.22
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작물 질병은 식량 안보에 대한 주요 위협이지만 필요한 기반 시설의 부족으로 인해 세계 여러 지역에서 작물질병의 빠른 진단은 여전히 어렵다. 최근 전 세계적으로 널리 보급된 스마트 폰과 딥 러닝을 통해 가능해진 최근의 컴퓨터 비전의 발전은 스마트 폰을 이용한 작물 질병 진단의 길을 열었다. 본 논문에서는 PlantVillage 데이터 세트의 70,295개의 이미지를 이용하여 14가지 작물 종의 38종류의 작물 질병을 진단하기 위해 전이 학습과 미세 조정을 통해 심층 MobileNetV2 CNN 모델을 학습시켰다. 학습된 모델은 17,572개의 테스트 이미지에 대해 95.65%의 정확성을 보여주었다. 또한 본 논문에서는 학습된 심층 CNN 모델을 기반으로 작물 질병 진단을 스마트 폰에서 실시간으로 수행할 수 있는 PWA(Progressive Web Application)를 제안한다. 제안한 PWA는 스마트 폰과 모바일 장치에서 개조한 심층 CNN 모델을 오프라인 상태에서도 실행할 수 있는 환경을 제공함으로써 사용자가 언제 어디서나 서비스를 제공받을 수 있도록 하여 사용자 경험을 크게 개선시킬 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. MobileNetV2 CNN 기반 전이 학습
3. 제안한 PWA
4. 데이터 세트 및 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Serge Savary, Andrea Ficke, Jean-Noël Aubertot, and Clayton Hollier, "Crop losses due to diseases and their implications for global food production losses and food security," Food Sec. 4, pp.519–537, 2012. DOI: https://doi.org/10.1007/s12571-012-0200-5
Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, and Kilian Q. Weinberger, "Densely Connected Convolutional Networks," Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), August 2016. https://arxiv.org/abs/1608.06993v5
F. N. Iandola, S. Han, M. W. Moskewicz, K. Ashraf, W. J. Dally, and K. Keutzer, “SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size,” 2016. https://arxiv.org/abs/1602.07360
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” in The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2016. https://arxiv.org/abs/1512.03385v1
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, “Going deeper with convolutions,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1–9, 2015. https://arxiv.org/abs/1409.4842
Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, and Kilian Q. Weinberger, "Densely Connected Convolutional Networks," Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), August 2016. https://arxiv.org/abs/1608.06993v5
F. N. Iandola, S. Han, M. W. Moskewicz, K. Ashraf, W. J. Dally, and K. Keutzer, “SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size,” 2016. https://arxiv.org/abs/1602.07360
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” in The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June 2016. https://arxiv.org/abs/1512.03385v1
C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich, “Going deeper with convolutions,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 1–9, 2015. https://arxiv.org/abs/1409.4842
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