Acknowledgement
본 성과물은 중소벤처기업부에서 지원하는 2022년도 지역중소기업 공동수요기술개발사업 (No. 3035805)의 연구수행으로 인한 결과물임을 밝힙니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.295-296
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
DANet-CAM for Pest & Disease Classification
병해충 분류를 위한 DANet-CAM
- Hung, Nguyen Tri Chan (Graduate School of Integrated Energy-AI, Jeonbuk National University) ;
- Kim, Young Un (Graduate School of Integrated Energy-AI, Jeonbuk National University) ;
- Lee, Hyo Jong (Dept. of Computer Science and Engineering, Jeonbuk National University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
작물을 경작 해충과 질병은 오랫동안 주요 관심사였다. 농업에서 병해충을 탐지하기 위해 전통적인 방법을 사용하는 것은 더 이상 높은 효율성을 제공하지 않는다. 오늘날 과학과 인공 지능의 폭발적인 발달로 인해 농업분야의 연구원들은 병해충을 탐지하기 위해 딥 러닝을 적용하고 있다. 최근에 다양한 분야의 문제들을 해결하기 위해 수많은 모델들이 발표되었지만, 많은 병해충 진단 딥러닝을 사용한 방법들은 하드웨어 리소스를 낭비하고 실제 농장에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 작물의 병해충을 분류하기 위해 Select Kernel Attention(SK Attention)을 Channel Attention Module 로 변경하여 Decoupling-and-Attention network (DANet)을 하드웨어 리소스 사용을 최소화한다.
Keywords