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논문 기본 정보

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저자정보
유희진 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제6호(JKIIT, Vol.17, No.6)
발행연도
2019.6
수록면
73 - 83 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.6.73

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

스마트 팜을 위한 분할 인식 심층 합성곱 신경망 기반의 사과나무 잎사귀 질병 인식
유희진 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2019.06 학술대회자료
스마트 팜을 위한 분할 인식 심층 합성곱 신경망 기반의 사과나무 잎사귀 질병 인식
유희진 ,  손창환 한국정보기술학회논문지 2019.06 학술저널

초록· 키워드

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이 논문에서는 분할 인식 심층 합성곱 신경망 기반의 사과나무 잎사귀 질병을 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 주된 아이디어는 잎사귀 질병이 존재하는 영역이 잎사귀 안에 포함된다는 것이다. 이 아이디어를 실현하고자 본 논문에서는 두 종류의 서브네트워크를 제시하고자 한다. 하나는 입력 영상을 배경 영역, 잎사귀 영역, 질병 영역으로 분할하기 위한 영상분할 서브네트워크이고 다른 하나는 입력 영상으로부터 질병의 종류를 예측하는 영상인식 서브네트워크이다. 각각의 서브네트워크는 먼저 인코더-디코더 타입의 아키텍처와 VGG 아키텍처로 구성한 후, 전이 학습을 통해서 훈련한다. 그리고 미리 학습된 두 종류의 서브네트워크를 연결 레이어를 통해 결합한다. 즉, 전체 네트워크를 종단 간 학습이 되기 위해, 퓨전 레이어를 사용하여 영상분할 서브네트워크에서 추정된 특징 맵을 입력 영상 위에 쌓아서 영상인식 서브네트워크에 입력한다. 실험 결과를 통해서, 예측된 영상분할 맵을 사용함으로써 기존의 VGG 네트워크에 비해 약 9%의 정인식률을 개선할 수 있었다.
#smart farm #plant disease #deep convolutional neural networks #deep feature extraction #feature pooling

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 분할 인식 심층 합성곱 신경망
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
Y.-S. Yoo / 2017 / Smart farm management system based on IoT / Proc. Korean Institute of Information Technology Conference :427~429 google schola https://www.mouser.com/applications/smart-agricultur e-sensors/ google schola A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Proc. Neural Information Processing Systems :1~9 google schola D. G. Lowe / 2004 / Distinct image features from scale-invariant key points / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110 google schola N. Dalal / 2005 / Histograms of oriented gradients for human detection / Proc. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1:886~893 google schola

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