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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 187 - 193 (7page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2021.16.5.187
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Our final goal is to implement nursing robots that can recognize patient's faces and their medicine on prescription. They can help patients to take medicine on time and prevent its abuse for recovering their health soon.
As the first step, we proposed a medicine classifier with a low computational network that is able to run on embedded PCs without GPU in order to be applied to universal nursing robots. We confirm that our proposed model called MedicineNet achieves an 99.99% accuracy performance for classifying 15 kinds of medicines and background images. Moreover, we realize that the calculation time of our MedicineNet is about 8 times faster than EfficientNet-B0 which is well known as ImageNet classification with the high performance and the best computational efficiency.
목차
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Jiang / 2018 / Research Progress and Prospect of Nursing Robot / Recent Patents on Mechanical Engineering 11(1):41~57
S. EMAMI / 2012 / Facial Recognition using OpenCV / Journal of Mobile, Embedded and Distributed systems 4(1):38~43
R. Yamashita / 2018 / Convolutional Neural Networks : An Overview and Application in Radiology / Insights Imaging :611~629
M. Tan / 2019 / EfficientNet : Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks / Proc. of 36th Int. Conference on Machine Learning (PMLR) :6105~6114
M. Tan / 2021 / EfficientNetV2 : Smaller Models and Faster Training / Proc. of 38th Int. Conference on Machine Learning (PMLR) :10096~10106
S. EMAMI / 2012 / Facial Recognition using OpenCV / Journal of Mobile, Embedded and Distributed systems 4(1):38~43
R. Yamashita / 2018 / Convolutional Neural Networks : An Overview and Application in Radiology / Insights Imaging :611~629
M. Tan / 2019 / EfficientNet : Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks / Proc. of 36th Int. Conference on Machine Learning (PMLR) :6105~6114
M. Tan / 2021 / EfficientNetV2 : Smaller Models and Faster Training / Proc. of 38th Int. Conference on Machine Learning (PMLR) :10096~10106
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