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배경제거를 이용한 파프리카 병해 분류 정확도 증가 방법
Method of Increasing Paprika Disease Classification Accuracy Using Background removal
김서정 ( Seo-jeong Kim ) , 정성환 ( Sung-hwan Jeong ) , 김선형 ( Seon-hyeong ) , 박근호 ( Keun-ho Park )
UCI I410-ECN-0102-2022-500-000985545
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본 논문에서는 딥러닝 영상기술을 활용해 파프리카 잎에서 나타나는 병해를 분류하는 연구를 진행하였다. 비파괴 방법으로 파프리카 잎 뒷면을 촬영하면 잎을 잡는 손이 파프리카 잎을 가리는 영역이 부분적으로 나타나고, 이는 학습을 방해하는 요소가 된다. 이를 해결하기 위해 잎의 영역을 먼저 찾고 그 외의 배경영역을 없애고, 병해를 진단할 수 있도록 모델을 설계하였다. 잎의 영역을 찾아내는 모델은 86.7%의 IoU(Intersection over Union)의 값을 얻었고, 병해를 진단하는 분류 정확도는 86.4%을 얻었다.

[자료제공 : 네이버학술정보]
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