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| 한글제목(Korean Title) |
이미지 초해상화 기법을 활용한 작물 병해충 진단 모델의 재현율 향상 |
| 영문제목(English Title) |
Improved Recall of Plant Disease Detection Model using Image Super Resolution |
| 저자(Author) |
김형경
임채성
탁승민
Hyeonggyeong Kim
Chaesung Lim
Seungmin Tak
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 1055 ~ 1057 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
작물의 병해충은 수확량과 직결되기 때문에 작물재배 동안 병해충의 조기 식별과 진단은 매우 중요하다. 이를 위해, 인공지능을 활용하여 작물 병해충을 진단해주는 모델들을 개발하고 고도화하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 검증 시 좋은 성능을 보였던 모델이라도 운용 시 입력된 이미지의 해상도가 낮으면 성능이 낮아지는 문제가 있다. 낮은 해상도로 인해 병해충이 진단되지 않아 방제가 늦어진다면 작물 전체에 병해충이 퍼지게 되어 수확량이 낮아지는 문제가 발생한다. 본 연구는 이미지의 해상도를 높이는 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 모델의 재현율 향상이 목적이다. 초해상화 기법은 바이큐빅, SRCNN, SRGAN을 사용하였다. 64×64, 128×128, 192×192 크기의 테스트 이미지를 각각 4배인 256x256, 512x512, 768x768 크기로 업스케일링 한 후, 직접 학습시킨 YOLOv5모델로 병해충 진단 테스트를 진행하였다. 그 결과 SRGAN 34%, SRCNN 30%, 바이큐빅 19%의 재현율 향상을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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