Acknowledgement
본 연구는 2019년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(2019-0-01834)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.709-710
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on the Model for Determining Strawberry Disease Using YOLOv5
YOLOv5를 이용한 딸기 병해 판별 모델 연구
- Jinhwan Yang (Dept. of Computer Engineering, Hoseo University) ;
- Hyungsik Joo (Dept. of Computer Engineering, Hoseo University) ;
- Bokyung Shin (Dept. of Computer Engineering, Hoseo University) ;
- Jinsuk Bang (Dept. of Computer Engineering, Hoseo University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
최근 농가 인구의 고령화 심화로 인한 농업 인력 감소로 농업 지속 가능성이 위협받고 있다. 국내 농가의 주요 형태인 시설 재배지에서는 병해에 의한 연쇄 피해가 발생할 수 있으므로 농업 생산성 증대를 위해 병해의 조기 진단이 필요하다. 본 논문에서는 병해의 조기 진단과 대처를 위해 YOLOv5를 이용한 딸기 병해 진단 모델을 제작, 데이터셋과 학습 세부사항에 변화를 주며 실험하였다. 실험 결과 데이터셋과 epochs 증량은 모델 성능에 영향을 주지만 임계점에 다다르면 성능 향상에 도움이 되지 않는 것을 알 수 있었다. 한편 학습한 모델 중 가장 좋은 성능을 가진 모델의 경우 F1 Score 0.98, mAP 0.99를 나타내 높은 정확도로 딸기의 병해 여부 진단이 가능하였다.
Keywords