KSC 2019
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| 한글제목(Korean Title) |
유사 데이터에 따른 외래식물 전이학습 분류 성능 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Performance Analysis of Exotic Plant Transfer Learning Classification According to Similar Data |
| 저자(Author) |
김남규
이재원
김현기
홍성훈
Namkyu Kim
Jaewon Lee
Hyungi Kim
Sunghoon Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0712 ~ 0714 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
외래식물은 국외로부터 국내로 들어와 자생하는 식물을 말한다. 이러한 외래식물은 국내의 생태계를 파괴하기 때문에 관리가 필요하지만 그 생김새가 토착종과 구분이 쉽지 않아서 빠르게 대처하기 어렵다. 컨볼루션 신경망은 높은 정확도로 빠르게 영상을 인식할 수 있기 때문에 본 논문에서는 이를 활용하여 외래식물을 분류한다. 외래식물 영상은 전국에 자생하는 외래식물 전초 영상에서 잎을 잘라내어 데이터를 구성하였고 Keras에서 제공하는 사전학습 신경망을 사용하여 영상을 학습하였다. 또한 유사 데이터에 따른 전이학습의 효과를 분석 및 비교하기 위하여 PlantCLEF 데이터를 사전 학습 후 전이학습에 이용한다. 외래식물 분류는 평균 96%이상의 높은 검증 정확도를 달성 하였으며, 유사 데이터에 따른 전이학습은 모델이 얕은 구조일수록 좋은 효율을 보여주었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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