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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,651 - 2,654 (4page)
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For the continuous production of Paralichthys olivaceus, a farmed fish, we aim to use a deep learning image classification model to initially diagnose disease symptoms occurring within the organs of Paralichthys olivaceus. However, Paralichthys olivaceus"s organs have a severe imbalance in the number of normal and disease symptom data, which contributes to the performance degradation of image classification models. In this study, various methods such as oversampling, data augmentation techniques, and the Focal Loss function are explored to overcome data imbalance. And the performance before and after applying these imbalance resolution methods was compared and analyzed using the latest deep learning image classification models. As a result of the experiment, the data augmentation technique showed overall performance improvement across all models.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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