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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 1,287 - 1,297 (11page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2018.29.5.1287
이용수
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최근 감귤농업에서 주요해층으로 분류되는 미소 객체 (tiny object)인 볼록총채벌레 (Scirtothrips dorsalis Hood)의 탐색은 관심이 많고 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논문에서는 심층신경망을 이용하여 볼록총채벌레를 탐색 (detection)하고자 한다. 분석자료는 황색끈끈이트랩 이미지자료 (250×150mm, 5472×3648픽셀)이며 합성곱 신경망 (convolutional neural network, CNN)인 ResNet을 기반으로 하는 Faster R-CNN (faster regions with CNN) 탐색모형을 사용하였다. 이미지넷(ImageNet)을 사전 학습한 가중치를 사용하고 초모수 (hyperparameter)를 격자탐색법(grid search)으로 선택한 모형을 제안한다. 제안된 모형의 AUC (area under curve)는 0.91로 아주 좋은 결과를 보이는데, 제안된 모형으로 볼록총채벌레의 생태를 파악하여 보다 더 정밀한 방제가 이뤄질 수 있을 것으로 기대한다.
목차
요약
1. 서론
2. 볼록총채벌레 자료
3. 사전연구
4. 탐색 모형
5. 결론 및 향후과제
References
Abstract
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Cho, J. / 2007 / Automatic identification of whiteflies, aphids and thrips in greenhouse based on image analysis / International Journal of Mathematics and Computers in Simulation 346 : 244 ~
[학술대회논문] - Deng, J. / 2009 / ImageNet: A large-scale hierarchical image database / IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
[학술지(정기간행물)] - Everingham, M. / 2015 / The pascal visual object classes challenge: A retrospective / International Journal of Computer Vision 111 : 98 ~ 136
[학술대회논문] - Girshick, R. / 2015 / Fast R-CNN / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1440 ~ 1448
[학술대회논문] - Girshick, R. / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 580 ~ 587
[학술대회논문] - Deng, J. / 2009 / ImageNet: A large-scale hierarchical image database / IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
[학술지(정기간행물)] - Everingham, M. / 2015 / The pascal visual object classes challenge: A retrospective / International Journal of Computer Vision 111 : 98 ~ 136
[학술대회논문] - Girshick, R. / 2015 / Fast R-CNN / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1440 ~ 1448
[학술대회논문] - Girshick, R. / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 580 ~ 587
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