학술논문
Multi-Tasking U-net 기반 파프리카 병해충 진단
이용수 80
- 영문명
- Multi-Tasking U-net Based Paprika Disease Diagnosis
- 발행기관
- 한국스마트미디어학회
- 저자명
- 김서정(Seo Jeong Kim) 김형석(Hyong Suk Kim)
- 간행물 정보
- 『스마트미디어저널』Vol9, No.1, 16~22쪽, 전체 7쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2020.03.30
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국문 초록
본 연구에서는 Multi-Tasking U-net를 사용하여 영역 세분화 작업(Segmentation) 과 분류 작업(Classification) 이 동시에 수행되게 함으로써 파프리카 병과 충 진단을 수행하였다. 시설 농장의 파프리카에는 병의 종류가 다양하지 않다. 이 연구에서는 비교적 발생빈도가 높은 흰가루병과 응애에 의한 피해, 정상 잎 3개의 클래스에 대해서만 진단 할 수 있도록 하였다. 이를 위한 중추 모델로는 U-net을 사용하였다. 또, 이 모델의 Encoder와 Decoder의 최종 단을 활용하여 분류 작업과 영역 세분화 작업이 각 각 수행되게하여, U-net의 Encoder가 분류작업과 영역 세분화 작업에 공유되도록 하였다. 학습 데이터로는 정상 잎 680장, 응애에 의한 피해 잎 450장, 흰가루병 370장을 사용하였다. 테스트 데이터로는 정상 잎 130장, 응애에 의한 피해 잎 100장, 흰가루병 90장을 사용하였고, 이를 통한 테스트 결과로는 89%의 인식률을 얻었다.
영문 초록
In this study, a neural network method performing both Detection and Classification of diseases and insects in paprika is proposed with Multi-Tasking U-net. Paprika on farms does not have a wide variety of diseases in this study, only two classes such as powdery mildew and mite, which occur relatively frequently are made as the targets. Aiming to this, a U-net is used as a backbone network, and the last layers of the encoder and the decoder of the U-net are utilized for classification and segmentation, respectively. As the result, the encoder of the U-net is shared for both of detection and classification. The training data are composed of 680 normal leaves, 450 mite-damaged leaves, and 370 powdery mildews. The test data are 130 normal leaves, 100 mite-damaged leaves, and 90 powdery mildews. Its test results shows 89% of recognition accuracy.
목차
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 데이터 확보
Ⅲ. 모 델
Ⅳ. 결 과
Ⅴ. 결 론
REFERENCES
키워드
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