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저자정보
장소연 (고려대학교) 류제호 (한국전자기술연구원) 김종옥 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제62권 제4호(통권 제569호)
발행연도
2025.4
수록면
65 - 74 (10page)
DOI
10.5573/ieie.2025.62.4.65

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최근 농작물 생산성 향상을 위한 모니터링 시스템의 필요성이 증가하면서, UAV 및 근접 영상을 활용한 병해충 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 특정 스케일에 한정된 모델을 개발하거나, 라벨이 존재하는 데이터에 의존하는 등 다양한 조건에서 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 UAV와 근접 촬영 데이터를 모두 활용하여 다양한 스케일에서 적용 가능한 도메인 적응 식물 질병 분할 모델을 제안한다. 제안된 기법은 라벨이 없는 데이터에서도 학습할 수 있도록 색상 유사성에 기반한 대응 관계 로스를 도입하여 유사 클래스 간의 피처와 색상 정보를 학습해 클래스 간의 차이를 효과적으로 구분할 수 있다. 또한, 학습 과정에서 발생하는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 Color FPS(Color Farthest Point Sampling) 방식을 도입하여 클래스 간의 데이터 균형을 조정한다. 이를 통해 건강한 작물과 병해충 영역 간의 차이를 학습하여 다양한 촬영 조건에서도 안정적인 성능을 유지한다. 실제 농가에서 촬영된 데이터셋에서 실험한 결과, 제안 기법이 기존 기법에 비해 우수한 성능을 보였으며 다양한 환경에서 활용 가능한 모델로서의 가능성을 확인하였다.
#Semantic segmentation #Domain adaptation #Color farthest point sampling #Correspondence loss #Plant-diease detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
V. 결론
REFERENCES

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