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저자정보
이재현 (군산대학교) 박재현 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 이휘종 (국립식량과학원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
417 - 421 (5page)

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해충의 조기 발견은 농작물의 피해를 감소하고 생산성 향상을 도모할 수 있다. 본 연구에서는 해충 발생량을 조기에 파악하고자 디지털 트랩에서 포획된 해충의 마릿수를 카운팅하는 기법을 제안하고자 한다. 디지털 트랩에서 포획된 해충의 마릿수는 가변적으로 변할 수 있다. 해충의 마릿수가 많은 경우에는 해충이 서로 인접하게 붙어 있거나 다른 해충에 의해 가려질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 멀티스케일 기반의 객체 카운팅 기법이 필요하다. 제안한 방법에서는 기존의 단일스케일 기반 CenterNet 객체 검출 모델을 개선하여 멀티스케일 CenterNet 아키텍처를 새롭게 제안하고자 한다.
#Pest Counting #Deep Learning #Object Detection #Crowd Counting

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 멀티스케일 CenterNet
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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해충 카운팅을 위한 멀티스케일 어텐션 CenterNet
이원도 ,  이재현 ,  김가은 외 2명 Proceedings of KIIT Conference 2022 .12
멀티스케일 로컬 어텐션 기반의 해충 카운팅 모델
정재민 ,  손창환 ,  홍서연 한국정보기술학회논문지 2024 .04

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