Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
자동 사과 수확을 위한 딥러닝 기반 사과 검출기의 정밀도 벤치마킹 |
| 영문제목(English Title) |
Precision benchmarking of deep learning-based apple detectors for automatic apple harvesting |
| 저자(Author) |
허지현
정시내
최인혁
김은경
김민우
유태웅
오일석
Ji-Hyeon Hur
Si-nae Jeong
In-Hyuk Choi
Eun-Gyeong Kim
Minwoo Kim
Tae-Woong Yoo
Il-Seok Oh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 1386 ~ 1388 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
사과 수확 로봇을 제작하려면 정확하게 사과를 검출하는 일이 매우 중요하다. 이 논문은 사과 나무 영상에서 사과 영역을 레이블링한 MinneApple 데이터베이스를 사용하여 YOLOv5l과 faster R-CNN 모델을 학습하였다. 학습된 모델에 대해 테스트집합으로 정밀도와 재현율을 측정하였다. 로봇은 한번에 하나의 사과를 딸 수 있기 때문에 재현율보다 정밀도가 중요하다. 이 논문은 정밀도를 높이는 방안을 제시한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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