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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.18 No.2
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 106 - 114 (9page)
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We propose appropriate criteria for obtaining fish species data and number of learning data, as well as for selecting the most appropriate convolutional neural network (CNN) to efficiently classify exotic invasive fish species for their extermination. The acquisition of large amounts of fish species data for CNN learning is subject to several constraints. To solve these problems, we acquired a large number of fish images for various fish species in a laboratory environment, rather than a natural environment. We then converted the obtained fish images into fish images acquired in different natural environments through simple image synthesis to obtain the image data of the fish species. We used the images of largemouth bass and bluegill captured at a pond as test data to confirm the effectiveness of the proposed method. In addition, to classify the exotic invasive fish species accurately, we evaluated the trained CNNs in terms of classification performance, processing time, and the number of data; consequently, we proposed a method to select the most effective CNN.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
III. DATASET CONSTRUCTION
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
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