과제정보
이 논문은 2020년도 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1A4A4079705).
본 논문에서는 주로 이미지 분할의 목적으로 활용되고 있는 end-to-end 방식의 fully convolutional network 기반의 모델인 U-Net을 사용하여 식물이 포함된 이미지에서 식물과 배경을 분할하는 방법을 제안한다. 네트워크의 훈련을 위해 수동으로 식물을 배경과 분할시킨 이진 영상들을 사용하였다. 다양한 실험을 통하여 U-Net은 식물 영상에서 식물을 정확하게 분할 가능한 것을 확인하였다.
In this paper, we propose a method to segment a plant from a plant image using U-Net. The network is an end-to-end fully convolutional network that is mainly used for image segmentation. When training the network, we used a binary image that is acquired by the manual segmentation of a plant from the background. Experimental results show that the U-Net based segmentation network can extract a plant from a digital image accurately.
이 논문은 2020년도 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1A4A4079705).