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저자정보
Hyung-Jun Jin (Jeonbuk National University) Hyong-Suk Kim (Jeonbuk National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,615 - 1,618 (4page)

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In this study, we employ object detection technique to detect 5 paprika diseases in greenhouse, namely Blossom end rot, Graymold, Powdery mildew, Spider mite, and Spotting disease. YOLOv4 model is used to detect the diseases in real-time with better detecting accuracy. Transfer learning is incorporated to enhance the detection performance where we employed 2 different methods to investigate the performance of the YOLOv4 backbone architecture. In first method, we only used the pre-trained YOLOv4 backbone on ImageNet classification dataset, whereas in second method, we tuned the pre-trained backbone weights (i.e. first method) with our own cropped paprika disease images. We found that the second method performed significantly better (results 4% higher mAP and reduces false positive considerably) than that of first method. Therefore, in this paper, we applied the second method for further evaluation of paprika diseases. Source code is at https://github.com/RoBoTics-JHJ/A-study-of-paprika-disease-detection-with-YOLOv4-model-using-acustomed-pretraining-method.
#Paprika disease #Artificial intelligence #Object detection #YOLOv4 #Transfer learning #CSPDarknet53

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. YOLOv4
3. EXPERIMENTS
REFERENCES

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