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저자정보
Ri Zheng (세종대학교) Helin Yin (세종대학교) 구영현 (세종대학교) 유성준 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
753 - 756 (4page)

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딥러닝 알고리즘의 발전으로 이미 많은 영역에서 적용하고 있고 최근 농업 분야에서도 딥러닝 기반 application이 많이 도입되고 있다. 하지만 딥러닝 기술에는 치명적인 문제가 존재한다. 그것은 바로 학습 데이터(In-distribution)로 구현한 분류 모델에 학습과 연관이 없는 데이터(Out-of-distribution)를 입력해도 학습한 클래스 중에서 출력하는 것이다. 이러한 문제점으로 인해 사용자는 해당 application에 대한 신뢰도는 하락할 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 비농작물 이미지를 필터링할 수 있는 농작물 이미지 판별 모델을 제안한다. AlexNet, DenseNet, Inception, Mnasnet, VGG16, Resnet50, SqueezeNet 7가지 pre-trained 모델을 사용해 fine-tuning하는 방법으로 농작물 이미지 판별 모델을 구연했고 각 모델의 성능을 측정했다. 모델 결과를 확인해 모든 모델이 95% 넘는 정확도를 취득했고 그 중에서는 Resnet50 모델은 가장 높은 F1-Score 99.32%를 기록했다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 농작물 이미지 판별 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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