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김서정 (전북대학교) 김형석 (전북대학교)
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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 2019 제어로봇시스템학회 전북제주지부 학술대회 논문집
발행연도
2019.1
수록면
4 - 7 (4page)

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This paper presents the design and implementation of Deep-learning based automatic weed detector on rice paddy. The model is based on a Faster-RCNN followed by selection of proposed regions. The training of the detector is preformed, with a dataset taken from agricultural fields of paddy fields. After training finished, candidate regions with high probability of being weeds are considers as weeds. The rice and weeds data collected from different rice paddy fields. We show the result by figure that detecting weeds and rice in paddy line and compute Mean Average Precision value. This figure and value show that this model has good performance.
#Deep Learning #Agriculture #Detecting Weeds #Faster-RCNN

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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