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본 연구에서는 Multi-Tasking U-net를 사용하여 영역 세분화 작업(Segmentation) 과 분류 작업(Classification) 이 동시에 수행되게 함으로써 파프리카 병과 충 진단을 수행하였다. 시설 농장의 파프리카에는 병의 종류가 다양하지 않다. 이 연구에서는 비교적 발생빈도가 높은 흰가루병과 응애에 의한 피해, 정상 잎 3개의 클래스에 대해서만 진단 할 수 있도록 하였다. 이를 위한 중추 모델로는 U-net을 사용하였다. 또, 이 모델의 Encoder와 Decoder의 최종 단을 활용하여 분류 작업과 영역 세분화 작업이 각 각 수행되게하여, U-net의 Encoder가 분류작업과 영역 세분화 작업에 공유되도록 하였다. 학습 데이터로는 정상 잎 680장, 응애에 의한 피해 잎 450장, 흰가루병 370장을 사용하였다. 테스트 데이터로는 정상 잎 130장, 응애에 의한 피해 잎 100장, 흰가루병 90장을 사용하였고, 이를 통한 테스트 결과로는 89%의 인식률을 얻었다.
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김서정 / 2018 / 딥러닝을 이용한 양파 밭의 잡초검출 연구 / 스마트미디어저널 7(3):16~21
S.Bargoti / 2017 / Deep fruit detection in orchards / 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)
K.Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / ICLR
S. Ren / 2015 / Faster RCNN : Towards real-time object detection with region proposal networks / arXiv preprint, arXiv : 1506. 01497
O. Ronneberger / 2015 / U-Net : Convolutional networks for biomedical image segmentation / Proc. MICCAI :234~241
S.Bargoti / 2017 / Deep fruit detection in orchards / 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)
K.Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / ICLR
S. Ren / 2015 / Faster RCNN : Towards real-time object detection with region proposal networks / arXiv preprint, arXiv : 1506. 01497
O. Ronneberger / 2015 / U-Net : Convolutional networks for biomedical image segmentation / Proc. MICCAI :234~241
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