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자료유형
학술대회자료
저자정보
정진영 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 이휘종 (국립식량과학원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
426 - 430 (5page)

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해충 분석을 위해 현장에서 수집되는 영상은 원거리 촬영, 저해상도 센서 사용, 작은 객체 크기 등의 다양한 요인으로 인해 저해상도의 열화 영상이 수집될 수 있다. 이러한 열화 영상은 생성적 적대 신경망 기반의 기존 초해상화 기법으로 인간에게 인지 가능한 수준의 고해상도 영상으로 복원할 수 있지만, 여전히 남아있는 텍스처 정보 부족의 문제로 인해 해충 분석을 위한 딥러닝 모델들의 인식률 저하를 초래한다. 본 논문에서는 텍스처 정보를 개선하기 위해 해충의 부류별 지각 특징을 추출하는 네트워크를 활용한 지각 손실을 모델을 제안한다. 이를 통해서 보다 정확한 정답과의 텍스처 특징 오차를 측정하도록 하고자 한다.
#Pest Super Resolution #Perceptual Loss #Clustering #Generative Adversarial Network #Classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 초해상화 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅲ. 결론
참고문헌

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