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자료유형
학술저널
저자정보
한준희 (동아대학교) 정성훈 (동아대학교) 박경수 (부산대학교) 유태선 (부경대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제44권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
1 - 9 (9page)

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This research examines deep learning based image recognition models for beef sirloin classification. The sirloin of beef can be classified as the upper sirloin, the lower sirloin, and the ribeye, whereas during the distribution process they are often simply unified into the sirloin region. In this work, for detailed classification of beef sirloin regions we develop a model that can learn image information in a reasonable computation time using the MobileNet algorithm. In addition, to increase the accuracy of the model we introduce data augmentation methods as well, which amplifies the image data collected during the distribution process. This data augmentation enables to consider a larger size of training data set by which the accuracy of the model can be significantly improved. The data generated during the data proliferation process was tested using the MobileNet algorithm, where the test data set was obtained from the distribution processes in the real-world practice. Through the computational experiences we confirm that the accuracy of the suggested model is up to 83%. We expect that the classification model of this study can contribute to providing a more accurate and detailed information exchange between suppliers and consumers during the distribution process of beef sirloin.
#Deep learning #Image recognition #Classification #Data augmentation #Beef section

목차

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Bagherinezhad, H. / Label Refinery: Improving ImageNet Classification through Label Progression / arXiv, 2018, arXiv:1805.02641 google schola Carney, M. / 2020 / Teachable Machine: Approachable Web-Based Tool for Exploring Machine Learning Classification / Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems :1~8 google schola 조수현 / 2004 / 돈육 등심의 육안적 평가조건과 한국소비자들의 기호도 성향 분석 / 한국축산학회지 46(3):415~426 dbpia 김정희 / 2007 / 소고기 육색 등급 자동 판정을 위한 기계시각 시스템의칼라 보정 및 정량화 / Journal of Biosystems Engineering 32(3):160~165 dbpia Cubuk, E. D. / 2019 / AutoAugment: Learning Augmentation Strategies From Data / 2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :113~123 google schola

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