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심층신경망 기반 총채벌레 탐색에 관한 연구 (Detection of Scirtothrips with deep neural networks)

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최초등록일 2025.04.28 최종젿작일 2018.09
Convolutinal network Deep learning Faster R-CNN Object Detection
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심층신경망 기반 총채벌레 탐색에 관한 연구
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    서정뵖

    · 발행기관 : 한국데이터정보과학회
    · 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 29권 / 5호 / 1287 ~ 1297페이짿
    · 저자명 : 이동환, 석경하

    초록

    최근 감귤농업에서 주요해층으로 분류되는 미소 객체 (tiny object)인 볼록총채벌레 (Scirtothrips dorsalis Hood)의 탐색은 관심이 많고 어려운 작업으로 알려져 있다. 본 논에서는 심층신경망을 이용하여 볼록총채벌레를 탐색 (detection)하고자 한다. 분석자료는 황색끈끈이트랩 이미지자료 (250×150mm, 5472×3648픽셀)이며 합성곱 신경망 (convolutional neural network, CNN)인 ResNet을 기반으로 하는 Faster R-CNN (faster regions with CNN) 탐색모형을 사용하였다. 이미지넷(ImageNet)을 사전 학습한 가중치를 사용하고 초모수 (hyperparameter)를 격자탐색법(grid search)으로 선택한 모형을 제안한다. 제안된 모형의 AUC (area under curve)는 0.91로 아주 좋은 결과를 보이는데, 제안된 모형으로 볼록총채벌레의 생태를 파악하여 보다 더 정밀한 방제가 이뤄질 수 있을 것으로 기대한다.

    영어초록

    In this paper, we study on a detection of Scirtothrips dorsalis Hood, which is classified as a major insect in citrus farming. The detection is based on the deep neural networks, specifically the Faster R-CNN (faster regions with CNN) model based on CNN (convolutional neural network), with the yellow sticky trap image data (250×150mm, 5472×3648pixels). It was found that the model performance becomes unstable when the object is too small and rare. In order to solve this problem, we use pretrained weights to set the initial value of the model, as well as we select hyperparameters by grid search. Result shows that our proposed model has an high AUC (area under curve) value 0.91. We expect that it would be possible to know more precisely the lifespan of the Scirtothrips dorsalis Hood and to control them more precisely through our proposed model.

    참고자료

    · 없음

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