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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최태민 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 이동혁 (농촌진흥청)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제4호(JKIIT, Vol.19, No.4)
발행연도
2021.4
수록면
83 - 93 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.4.83

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

잎사귀 질병 검출을 위한 어텐션 YOLO 모델
최태민 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2021.06 학술대회자료
잎사귀 질병 검출을 위한 관심 영역 특징 추출 기반의 어텐션 강화 YOLO 모델
최태민 ,  손창환 ,  이동혁 한국정보기술학회논문지 2021.04 학술저널

초록· 키워드

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기존 객체 검출에서 널리 사용되고 있는 YOLO 모델은 어떤 특징 벡터가 더 중요한지를 학습할 수 있는 어텐션 기능이 배제되어 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 YOLO 모델의 객체 검출 성능을 향상할 수 있는 어텐션 YOLO 모델을 제안하고자 한다. 제안한 에텐션 모델은 입력 잎사귀 영상에서 배경 영역에는 질병에 관한 정보가 없고 오직 잎사귀 내부에만 질병을 구별할 수 있는 반점과 색상 정보가 존재한다는 것에서 착안했다. 입력 잎사귀 영상에서 배경, 잎사귀, 질병 영역을 구분할 수 있는 영상 분할 서브 네트워크를 YOLO의 특징 추출 서브 네트워크와 결합함으로써, 관심 영역에 대한 특징 구별력을 제고하고자 한다. 이를 통해, YOLO 모델에서 공간적으로 질병 관련 특징의 중요도를 강화할 수 있는 새로운 어텐션 모델을 소개하고자 한다. 그리고 실험 결과를 통해, 제안한 어텐션 YOLO 모델이 기존의 YOLO 모델 대비 평균 정밀도 평가에서 약 0.06 정도의 객체 검출 성능을 개선할 수 있음을 보이고자 한다.
#attention YOLO model #object detection #image segmentation #deep convolutional neural networks #smart farm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 관심 영역 특징 추출 기반의 어텐션 강화 YOLO 모델
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

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