딥러닝 기반 YOLO v3를 이용한 민물 어종 인식 서비스

Q: 이 논문에서 정의한 YOLO란 무엇인가?

YOLO는 You Only Look Once의 약자로, 단 한 번의 신경망 통과로 객체의 경계 상자와 클래스를 동시에 예측하는 딥러닝 기반의 객체 탐지 알고리즘이다. 이는 기존의 2단계 객체 탐지 방식과 달리 One-Shot-Detection 방법을 고안하여 실시간 탐지 성능을 크게 향상시킨다.

Q: YOLO v3 기반 민물 어종 인식 서비스의 데이터 확보 및 증폭 방식은 무엇인가?

연구 결과, 민물 어종 인식 서비스는 크롤링 기술을 활용하여 웹 페이지에서 데이터를 추출하고, 파이썬 코드를 이용한 데이터 증폭으로 원본 이미지를 뒤집기, 회전, 각도 설정 등을 통해 1장을 8장으로 늘려 효율적인 학습 데이터 세트를 확보한다. 이를 통해 YOLOv3 기반 모델의 가중치 파일을 얻는다.

송현석; 김신동; 서정우; 류덕산; 유철중

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 송현석 (전북대학교) 김신동 (전북대학교) 서정우 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 유철중 (전북대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회

발행연도: 2021.6

수록면: 508 - 511 (4page)

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국내 낚시 시장이 지속적으로 성장하면서 낚시가 국민의 중요한 여가 활동으로 자리매김해 가는 반면 낚시인들의 민물 어종에 대한 판별이 쉽지 않아 물고기를 잡은 후 어떤 종류의 물고기 인지 낚시를 오래한 낚시꾼 뿐 만 아니라 모든 낚시꾼의 어종 판별이 쉽지 않다.
그러므로 이러한 낚시꾼들의 애로사항을 파악하여 민물어종에 한해 민물 어종 인식 시스템 개발을 계획하였다 본 연구는 이러한 애로사항을 해결하고자 YOLO v3를 통해 민물어종의 이미지를 학습하여 민물어종을 인식하는 모바일 환경의 서비스를 제공하여 낚시꾼들의 보다 정확한 민물어종 인식에 도움을 주고자 한다.

#fishing #freshwater fish #YOLO v3

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