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단계별 전이 학습 기반 신경망을 활용한 작물 병해 분류
최다빈(Dabin Choi),아마드 모빈(Ahmad Mobeen),이아현(Ahhyun Lee),한동일(Dongil Han) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
합성곱 신경망은 이미지 분류 및 기타 다양한 컴퓨터비전 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 작물 병해 탐지 또한 다양한 방법으로 시도되어 왔으나 스마트폰과 같이 자원이 제한된 휴대용 장치에 최적화하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 합성곱 신경망을 사용하여 작물 병해를 체계적으로 분류하는 효율적인 방법을 제안한다. 기존의 전이 학습의 문제점을 해결한 단계적 전이 학습을 제안하여 과적합을 줄이고 시간을 단축한다. PlantVillage와 국립식량과학원에서 제공한 고추 병해 데이터 세트에 대해 학습 및 평가되었고, 각각 99.69%와 99.0%의 정확도를 달성하였다.