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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 50 - 57 (8page)
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The work that detection and elimination to disease and pest have important in agricultural field because it is directly related to the production of the crops, early detection and treatment of the disease insects. Image classification technology based on traditional computer vision have not been applied in part such as disease and pest because that is falling a accuracy to extraction and classification of feature. In this paper, we proposed model that determine to disease and pest of shiitake based on deep-CNN which have high image recognition performance than exist study. For performance evaluation, we compare evaluation with Alexnet to a proposed deep learning evaluation model. We were compared a proposed model with test data and extend test data. The result, we were confirmed that the proposed model had high performance than Alexnet which approximately 48% and 72% such as test data, approximately 62% and 81% such as extend test data.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 시스템 구성
4. 결과 및 성능평가
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
The Seoul Institute, Characteristics Analysis and Policy Tasks of Seoul Baby Boomers, Seoul Institute Policy Report 199, 2015.
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, Statistics for the Return of Farming and Fishing Villages as of 2018, Statistics on the Return of Farming and Fishing Villages, 2019.
J.H. Son, “Alzheimer’s Disease Classification with Automated MRI Biomarker Detection Using Faster R-CNN for Alzheimer's Disease Diagnosis,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 10, pp. 1168-1177, 2019.
J.Y. Wang, “Low Resolution Rate Face Recognition based on Multi-scale CNN,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 21, No. 12, pp. 1467-1472, 2018.
J.N. Song, H.I. Kim, and Y.M. Ro, “Fast and Robust Face Detection based on CNN in Wild Environment,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 19, No. 8, pp. 1310-1319, 2016.
Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, Statistics for the Return of Farming and Fishing Villages as of 2018, Statistics on the Return of Farming and Fishing Villages, 2019.
J.H. Son, “Alzheimer’s Disease Classification with Automated MRI Biomarker Detection Using Faster R-CNN for Alzheimer's Disease Diagnosis,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 10, pp. 1168-1177, 2019.
J.Y. Wang, “Low Resolution Rate Face Recognition based on Multi-scale CNN,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 21, No. 12, pp. 1467-1472, 2018.
J.N. Song, H.I. Kim, and Y.M. Ro, “Fast and Robust Face Detection based on CNN in Wild Environment,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 19, No. 8, pp. 1310-1319, 2016.
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