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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 305 - 310 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.4.305
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본 논문에서는 심층학습 기반 시설작물 영상의 개체분할에 의한 레이블링을 제안한다. 여기서 개체의 레이블링을 위한 분할은 인스턴스 분할로 전이학습의 Mask R-CNN 모델을 이용한다. 개체분할을 위한 영상은 시설작물의 딸기영상이며, 딸기영상을 잎, 줄기, 꽃의 3가지 개체별로 분할 후 레이블링한다. 제안된 방법의 타당성과 성능을 확인하기 위하여 온실에서 획득된 135장의 RGB 딸기영상을 대상으로 실험한 결과, 3가지 각 개체들의 분할성능이 우수함을 확인하였다. 특히 잎과 같이 동일한 여러 개체가 중첩된 경우에도 개체의 분할성능이 우수함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Mask R-CNN에 의한 인스턴스 분할 기반 레이블링
3. 시뮬레이션 및 결과고찰
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Data Science Blogathon II, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/11/how-can-you-build-a-career-in-data-science-machine-learning/ [Accessed: Jan. 12, 2021].
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Y. H. Cho, "An Efficient Lesion Segmentation by Using ROI Extraction and Combination of Features in Digital Skin Images", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30 no. 6, pp. 472-481, Dec. 2020.
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