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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 100 - 103 (4page)
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The main objective of this study is to classify the plastic bottle images correctly that will have great value in the waste management industry. It is a fact that convolutional neural networks have revolutionized image classification. But most of these algorithms require large amounts of labeled data for training. When considering image classification of plastic bottle images, datasets need to be large and balanced. To overcome this issue, we applied the importance of data augmentation for balancing the dataset. This experiment aims to different data augmentation methods and transfer learning to improve the classification result. To evaluate the model, the model obtained an accuracy of 98.97%. We wrap up our research with a detailed examination of each of these strategies and a comparison of their results
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion
References
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