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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,163 - 1,167 (5page)
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Fire blight is a highly contagious disease that currently lacks effective treatment. Therefore, prevention and early diagnosis are crucial to minimize damage. To enable efficient diagnosis of fire blight and similar diseases, a lightweight model called Mobile-DeepLabv3+ was utilized. Mobile-DeepLabv3+ is a model that replaces the ResNet-101 backbone of the DeepLabv3+ image segmentation model with MobileNetV2. A dataset comprising 1,257 images of fire blight and similar diseases, including black necrotic leaf spot and scab, was collected, and used to train the Mobile-DeepLabv3+ model. 1 The performance of the model was measured for each disease and compared with that of the Mask R-CNN and DETR models used in previous studies on fire blight image segmentation. The experimental results demonstrated that Mobile-DeepLabv3+ achieved the highest image segmentation performance (72.66% mIoU) among the three tested models, utilizing the least number of parameters.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현 및 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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