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이지민 (세종대학교) RI ZHENG (세종대학교) HELIN YIN (세종대학교) DONG JIN (세종대학교) 구영현 (세종대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2023.11
수록면
527 - 531 (5page)

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Fire Blight is a bacterial disease that infects apples and pears and has been causing great damage to farmers since it was first discovered in Korea in 2015. In order to quickly control the disease, deep learning-based image diagnosis of Fire Blight is being conducted. Deep learning models require a large amount of training data, and since there are not many images of the rare disease and it costs a lot of time to collect them, it is necessary to augment the images. We trained the traditional GAN models like DCGAN and WGAN, also trained 1,408 images of Fire Blight leaves and 1,408 images of healthy leaves to the Image-to-Image Translation models like pix2pix, CycleGAN, IRWGAN, and StyleFlow to generate Fire Blight leaf images. The results showed that CycleGAN generated the best features of Fire Blight leaves, and the Image-to-Image Translation model has more advantages than the traditional GAN in generating leaf images with diverse background areas.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌

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