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학술대회자료
저자정보
김남규 (전남대학교) 이재원 (전남대학교) 김종인 (전남대학교) 홍성훈 (전남대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2018년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2018.11
수록면
477 - 480 (4page)

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Accurate and fast classification of exotic plants can help farmers respond appropriately and improve crop productivity and quality. In this paper, we classified 16 exotic plants using the transfer learning method among the learning methods. In order to obtain the data, the features were cut out from the high-resolution photographs taken directly from the exotic plants using a tool made by MATLAB, and the learning and testing were carried out by changing the hyperparameters to the customized VGG-19 model pre-trained by ILSVRC"s ImageNet weight. For these 16 species, the network is able to achieve a classification accuracy of 97.71%.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 방법
Ⅳ. 분석 및 결론
Ⅴ. 향후 연구 방향
참고문헌

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