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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 3,683 - 3,692 (10page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2024.25.12.3683
이용수
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농산물 수출 증가에 따라 수출국과 수입국에서 병해충 검역이 강화되고 있다. 농산물에서 병해충이 발견되면 전량이 수거되거나 폐기되므로, 수확 후 선별 과정에서 병해충을 탐지하는 것이 중요하다. 본 연구는 배의 선별 과정에서 정상 배와 병해충 배를 효과적으로 분류할 최적의 딥러닝 모델을 선택하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공개된 정상 배 이미지와 유사한 환경에서 배 병해충 이미지를 수집하여 데이터셋을 구축하였다. 연구에서는 CNN 계열 모델(ResNet, MobileNet, EfficientNet, ConvNext)과 Transformer 계열 모델(ViT)을 비교하고, 수집한 배 병해충 이미지 데이터셋을 사용하여 성능을 평가하였다. 또한 표준 학습 파라미터와 데이터 증강 기법을 비교 실험하였다. 평가 지표로는 정확도와 Grad-CAM을 사용하여 모델을 분석하였다. 실험 결과, ResNet101 모델이 정확도와 Grad-CAM 결과를 확인했을 때 배 병해충 분류에서 가장 우수한 성능을 보인 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 배 병해충 이미지 분류를 위한 딥러닝 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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