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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,358 - 1,368 (11page)
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A research on agricultural automation is a main issues to overcome the shortage of labor in Korea. A sweet persimmon farmers need much time and labors for classifying profitable sweet persimmon and ill profitable products. In this paper, we propose a mixed two-step synthetic neural network model for efficiently classifying sweet persimmon images. In this model, we suggested a surface direction classification model and a quality screening model which constructed from image data sets. Also we studied Class Activation Mapping(CAM) for visualization to easily inspect the quality of the classified products. The proposed mixed two-step model showed high performance compared to the simple binary classification model and the multi-class classification model, and it was possible to easily identify the weak parts of the classification in a dataset.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 데이터 집합
4. 딥러닝 알고리즘과 실험 결과
5. 분류 시각화 알고리즘
6. 결론 및 향후 연구과제
REFERENCE
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
M. Valeria, E.G. Carlos, A.Z. Laura, M.C. José, G. Jorge, and G. Hamurabi, et al. “Comparison of Convolutional Neural Network Architectures for Classification of Tomato Plant Diseases,” Applied Sciences, Vol. 10, Issue 4, ID 1245, 2020, doi:10.3390/app10041245.
H. Ham, D. Kim, J. Chae, S. Lee, Y. Kim, and H.U. Cho, et al. “A Study of Tomato Disease Classification System Based on Deep Learning,” The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 69, No. 2, pp. 349-355, 2020.
G. Wang, Y. Sun, and J. Wang, “Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using Deep Learning,” Journal of Computational Intelligence and Neuroscience, Vol 2017, Article ID 2917536, 2017, https://doi. org/10.1155/2017/2917536.
S.P. Mohanty, D.P. Hughes, and M. Salathé, “Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection,” Frontier in Plant Science, Vol. 7, No. 1419, pp. 1-7, 2016.
L.G. Nachtigall, R.M. Araujo, and G.R.. Nachtigall, “Classification of Apple Tree Disorders Using Convolutional Neural Networks,” Proceedings of the 2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, pp. 472-476, 2016.
H. Ham, D. Kim, J. Chae, S. Lee, Y. Kim, and H.U. Cho, et al. “A Study of Tomato Disease Classification System Based on Deep Learning,” The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 69, No. 2, pp. 349-355, 2020.
G. Wang, Y. Sun, and J. Wang, “Automatic Image-Based Plant Disease Severity Estimation Using Deep Learning,” Journal of Computational Intelligence and Neuroscience, Vol 2017, Article ID 2917536, 2017, https://doi. org/10.1155/2017/2917536.
S.P. Mohanty, D.P. Hughes, and M. Salathé, “Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection,” Frontier in Plant Science, Vol. 7, No. 1419, pp. 1-7, 2016.
L.G. Nachtigall, R.M. Araujo, and G.R.. Nachtigall, “Classification of Apple Tree Disorders Using Convolutional Neural Networks,” Proceedings of the 2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, pp. 472-476, 2016.
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