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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 61 - 70 (10page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.5.61
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본 연구에서는 임베디드 시스템 기반 사과 품질 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델 탐색에 관한 연구를 수행하였다. 탐색을 위해 경량 모델 6종을 학습하고 정확도와 추론 속도에 대한 가중평가 하였다. 실제 수집한 사과 품질 이미지 데이터셋을 활용하여 전이학습을 진행하였으며, 그 결과 RegNet-y 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 이를 임베디드 시스템에의 배포하기 위해 최적화 실험을 거쳐, 최종적으로 테스트 데이터셋 2,000장에 대해서 정확도 95.36%와 이미지 당 0.0566초의 추론속도를 달성하였다. 본 연구의 결과는 임베디드 시스템에서 효율적인 딥러닝 모델 활용에 대한 경험적 데이터를 제공하여 실시간 애플리케이션 가능성을 확장한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 최적의 딥러닝 모델 탐색 실험 및 결과
Ⅳ. 임베디드 시스템 기반 딥러닝 모델 평가
Ⅴ. 결론
References
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