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저자정보
정수연 (군산대학교) 정재민 (군산대학교) 손창환 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
739 - 743 (5page)

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본 논문에서는 해충 카운팅을 위한 로컬 어텐션 기반의 MaDa-CenterNet을 소개하고자 한다. 기존의 MaDa-CenterNet은 해충 영상에서 객체와 배경 영역을 분리하지 않아, 두 영역에 대한 구별이 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 기존의 MaDa-CenterNet을 개선하여 로컬 어텐션을 활용한 해충 카운팅 모델을 새롭게 제안하고자 한다. 특히, 해충이 존재하는 객체 영역과 배경 영역을 분리하는 객체와 배경 마스킹 모듈, 그리고 객체 영역의 특징 구별력을 강화하기 위한 로컬 어텐션 퓨전 모듈을 제안하고자 한다. 실험결과를 통해, 제안한 해충 카운팅 모델이 트랩에서 포획된 해충 개수를 정확히 추정할 수 있음을 검증하였다.
#local attention #masking #pest counting #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 해충 카운팅을 위한 로컬 어텐션 기반의 MaDa-CenterNet
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

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