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정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)

Current Result Document : 15,460 / 15,460

한글제목(Korean Title) 컨볼루션 신경망과 전이 학습을 이용한 버섯 영상 인식
영문제목(English Title) Mushroom Image Recognition using Convolutional Neural Network and Transfer Learning
저자(Author) 강은철   한영태   오일석   Euncheol Kang   Yeongtae Han   Il-Seok Oh  
원문수록처(Citation) VOL 24 NO. 01 PP. 0053 ~ 0057 (2018. 01)
한글내용
(Korean Abstract)
독버섯 중독 사건이 종종 발생한다. 본 논문은 딥러닝 기술을 활용한 버섯 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망을 사용하였다. 컨볼루션 신경망을 학습하기 위해 이미지 크롤링을 이용하여 38종의 버섯에 대해 1478장의 영상을 수집하였다. 수집한 데이터셋을 가지고 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet을 비교 실험하였으며, 클래스 수 확장에 따른 비교 실험, 전이 학습을 사용한 비교실험을 하였다. 실험 결과 1순위 정확도는 82.63%, 5순위 정확도는 96.84%라는 성능을 얻었다.
영문내용
(English Abstract)
A poisoning accident is often caused by a situation in which people eat poisonous mushrooms because they cannot distinguish between edible mushrooms and poisonous mushrooms. In this paper, we propose an automatic mushroom recognition system by using the convolutional neural network. We collected 1478 mushroom images of 38 species using image crawling, and used the dataset for learning the convolutional neural network. A comparison experiment using AlexNet, VGGNet, and GoogLeNet was performed using the collected datasets, and a comparison experiment using a class number expansion and a fine-tuning technique for transfer learning were performed. As a result of our experiment, we achieve 82.63% top-1 accuracy and 96.84% top-5 accuracy on test set of our dataset.
키워드(Keyword) 버섯 인식   컨볼루션 신경망   딥러닝   전이 학습   mushroom recognition   convolution neural network   deep learning   transfer learning  
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