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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,133 - 1,141 (9page)
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Most of the previous studies for bark recognition have focused on the extraction of LBP-like statistical features. Deep learning approach was not well studied because of the difficulty of acquiring large volume of bark image dataset. To overcome the bark dataset problem, this study utilizes the MobileNet which was trained with the ImageNet dataset. This study proposes two approaches. One is to extract features by the pixel-wise convolution and classify the features with SVM. The other is to tune the weights of the MobileNet by flexibly freezing layers. The experimental results with two public bark datasets, BarkTex and Trunk12, show that the proposed methods are effective in bark recognition. Especially the results of the flexible tunning method outperform state-of-the-art methods. In addition, it can be applied to mobile devices because the MobileNet is compact compared to other deep learning models.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. CNN과 딥 러닝 모델
3. MobileNet 모델을 이용한 수피 인식
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
S. Fiel / 2011 / Automated Identification of Tree Species from Images of the Bark, Leaves and Needles / Proceedings of the Computer Vision Winter Workshop :67~74
R. Ratajczak / 2019 / Efficient Bark Recognition in the Wild / Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications :240~248
S. Kim / 2011 / Tree Recognition for Landscape Using by Combination of Features of its Leaf, Flower, and Bark / Proceedings of the SICE Annual Conference :1147~1151
S. Bertrand / 2017 / Bark Recognition to Improve Leaf-based Classification in Didactic Tree Species Identification / Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications :435~442
A. He / 2016 / Multi-Organ Plant Identification with Multi-Column Deep Convolutional Neural Networks / Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics :20~25
R. Ratajczak / 2019 / Efficient Bark Recognition in the Wild / Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications :240~248
S. Kim / 2011 / Tree Recognition for Landscape Using by Combination of Features of its Leaf, Flower, and Bark / Proceedings of the SICE Annual Conference :1147~1151
S. Bertrand / 2017 / Bark Recognition to Improve Leaf-based Classification in Didactic Tree Species Identification / Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications :435~442
A. He / 2016 / Multi-Organ Plant Identification with Multi-Column Deep Convolutional Neural Networks / Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics :20~25
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