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이주환 (전남대학교) 응우옌 부이 녹 헌 (전남대학교) 이진 (전남대학교) 레 바오 타이 안 (전남대학교) 권경주 (리눅스아이티) 김진영 (전남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제6호(JKIIT, Vol.22, No.6)
발행연도
2024.6
수록면
31 - 39 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.6.31

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본 연구에서는 딥러닝 기반 사과 이미지에서 무게 및 등급 예측 알고리즘을 제안한다. 사과의 등급은 국립농산물품질관리원의 농산물 품질규격에서 정량적 평가 기준에 따라 무게로 구분된다. 따라서 딥러닝 기반 무게 예측을 학습하기 위하여 사과 이미지 무게 데이터를 수집하였으며, 실험을 위해 학습 12,932개, 검증 3,695개, 테스트 1,848개를 사용하였다. 무게 예측 실험을 위해 7가지의 머신러닝 기반 회귀 모델과 딥러닝 모델 MobileNetV3을 학습하였으며, 실험 결과는 MobileNetV3의 MAE가 머신러닝 중 성능이 가장 높은 Random Forest보다 37.8715 낮은 59.7430를 달성한다. 테스트 데이터에서 무게 예측에 따라서 등급 분류한 결과 MobileNetV3 모델은 99.8%의 정확도를 달성한다.
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목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

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