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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 1,014 - 1,022 (9page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2024.27.8.1014
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Due to climate change, plant pests and diseases are becoming increasingly severe, posing significant challenges to agricultural productivity and crop quality. Additionally, although smart farming technologies attempt to address these issues, the difficulty in collecting balanced and sufficient data remains a major obstacle. This study proposes the use of generative AI models to create images as a solution to the data imbalance problem in plant pest datasets. The proposed method utilizes Generative Adversarial Networks (GAN) and Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) to generate highquality synthetic images of plant pests. The augmented dataset is then used to train and evaluate stateof-the-art classification models, including Convolutional Neural Networks (CNN) and Transformerbased architectures. Experiments were conducted using a dataset of Korean melon (Cucumis melo L.) leaves, which are particularly susceptible to various pests and diseases. The results demonstrate that the proposed augmentation techniques significantly improve the performance of the classification models, with a specific method achieving the highest F1-score and accuracy. The generated images are also shown to be visually similar to real pest images, indicating the effectiveness of the augmentation approach.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 식물 병해충 질병 데이터 증강 방법
4. 실험 및 성능 평가
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
J. Weng, P. Li, A. Rehman, L. Wang, X. Gao and O. Niu, “Physiological Response and Evaluation of Melon (Cucumis melo L.) Germplasm Resources under High Temperature and Humidity Stress at Seedling Stage,” Scientia Horticulturae, Vol. 288, 110317, 2021.
Y. Kwon, N. Chung, M. Bae, F. Li, T. Chon, and Y. Park, “Effects of Meteorological Factors and Global Warming on Rice Insect Pests in Korea,” Journal of Asia-Pacific Entomology, Vol. 15, Issue 3, pp. 507-515, 2012.
S. Bijay, A. Poudel, and S. Aryal, “The Impact of Climate Change on Insect Pest Biology and Ecology: Implications for Pest Management Strategies, Crop Production, and Food Security,” Journal of Agriculture and Food Research, Vol. 14, 100733, 2023.
H.Y. Jung, S.-W. Park, and C.-B. Shim, “Diagnosis and Optimization of Citrus Pests and Diseases Using Lightweight Deep Learning Models,” Journal of the Korea Multimedia Society, Vol. 27, No. 3, pp. 464-472, 2024.
S. Arjunagi and N.B. Patil, “Optimized Convolutional Neural Network for Identification of Maize Leaf Diseases with Adaptive Ageist Spider Monkey Optimization Model,” International Journal of Information Technology, Vol. 15, Issue 2, pp. 877-891, 2023.
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