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저자정보
손성준 (한국교통대학교) 정호기 (한국교통대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
412 - 415 (4page)

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Pests and diseases of crops are the major factors that reduce productivity. As one way to solve this problem, research on deep-learning based plant disease classification models has been actively conducted in recent years. Existing studies show more than 96% test accuracy in CNN (Convolution Neural Network) models using image datasets which filmed in controlled backgrounds. However, such models have a problem of decreasing test accuracy in a complex backgrounds in which real plants are grown. In this study, we proposes a method to train model using preprocessed images through SOD Network as a solution.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 방법
Ⅲ. 실험결과 및 결론
참고문헌

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