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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.22 No.3
- 발행연도
- 2022.9
- 수록면
- 223 - 232 (10page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2022.22.3.223
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Examination of the technological development in agriculture reveals that not many applications use cameras to detect tomato ripeness; therefore, tomato maturity is still determined manually. Currently, technological advances and developments are occurring rapidly, and are, therefore, also inseparable from the agricultural sector. Object detection can help determining tomato ripeness. In this research, faster region-based convolutional neural network (Faster R-CNN), single shot multibox detector (SSD), and you only look once (YOLO) models were tested to recognize or detect tomato ripeness using input images. The model training process required 5 hours and produced a total loss value <0.5, and as the total loss became smaller, the predicted results improved. Tests were conducted on a training dataset, and average accuracy values of 99.55%, 89.3%, and 94.6% were achieved using the Faster R-CNN, SSD, and YOLO models, respectively.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Methodology
4. Implementation and Results
5. Conclusion
References
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