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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,984 - 1,988 (5page)
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The proportion of paralichthys olivaceus in the aquaculture industry is increasing, and there is a problem that when a disease occurs in a fish farm, it can spread quickly to other fish. To solve this problem, we use a deep learning-based object detection model to diagnose Scutica through symptoms such as ulcer, corrosion, bloat, congestion, hernia, blackening and diagnose lymphocystis through corrosion and tumor symptoms. We divide a total of 3,734 data into 3,117 for training and 617 for testing to compare the performance of four models: VFNet, DETR, Yolov8, and Faster R-CNN. As a result, Faster RCNN has the highest average precision at 0.824, and Yolov8 has the highest average recall at 0.818. Through this research, it will be possible to detect diseases occurring in fish farms with a high degree of accuracy, enabling disease diagnosis based on the symptoms of paralichthys olivaceus.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 데이터셋 및 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (0)
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