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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 420 - 428 (9page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.2.420
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Fireblight is one of the most devastating diseases for crops such as apples because there is no vaccine. It is necessary to promptly identify such diseases and minimize damage to farmhouses. In addition, the trustworthiness of the model is very important in the discrimination of diseases. In this paper, we propose a methodology to quantify and evaluate which model among several AI models that discriminate specific diseases is the most reliable using Grad-CAM. ResNet50V2, InceptionV3, and Xception were used as three models to discriminate fireblight. All three models showed excellent classification accuracy of 95.87%, 98.38%, and 99.37%. However, the values according to the trustworthiness evaluation function proposed in this paper showed a significant difference at 1.96, 2.42, and 3.51. It was possible to judge that Xception was the most reliable model. The method proposed in this paper can be applied to all models that can use Grad-CAM and enables comparison by quantifying how well the model saw and classified.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
Chungbuk National University, Disease Monitoring and Establishment of both Early, Specific Detection and Disease Control Methods for Fireblight Disease in Fruit Trees, 2019.
‘Fireblight Diagnosis Technology’ that Surprised even the US. This is ‘the Power of KAgriculture’( 2022), https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2022080310015373682 (accessed October 4, 2022).
M.G. Selvaraj, A. Vergara, H. Ruiz, N. Safari, S. Elayabalan, W. Ocimati et al., “AI-powered Banana Diseases and Pest Detection,” Plant Methods, Vol. 15, No. 1, pp. 1-11, 2019.
M.K. Kim, “Tomato Crop Disease Classification Using an Ensemble Approach Based on a Deep Neural Network,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 10, pp. 1250-1257, 2020.
S. Patidar, A. Pandey, B.A. Shirish, and A. Sriram, “Rice Plant Disease Detection and Classification Using Deep Residual Learning,” International Conference on Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences, Communications in Compu
‘Fireblight Diagnosis Technology’ that Surprised even the US. This is ‘the Power of KAgriculture’( 2022), https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2022080310015373682 (accessed October 4, 2022).
M.G. Selvaraj, A. Vergara, H. Ruiz, N. Safari, S. Elayabalan, W. Ocimati et al., “AI-powered Banana Diseases and Pest Detection,” Plant Methods, Vol. 15, No. 1, pp. 1-11, 2019.
M.K. Kim, “Tomato Crop Disease Classification Using an Ensemble Approach Based on a Deep Neural Network,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 10, pp. 1250-1257, 2020.
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