Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.571-572
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Proposing lean meat detectability using YOLOv5: A Case of Study on LA Galbi

YOLOv5 를 활용한 살코기 검출 가능성 제안: LA 갈비 사례를 중심으로

  • Sung-Rae Kim (Dept. of AI Software, Asan Campus of Korea Polytechnics) ;
  • Sang-In Park (Dept. of AI Software, Asan Campus of Korea Polytechnics) ;
  • In-Ho Shin (Dept. of AI Software, Asan Campus of Korea Polytechnics) ;
  • Ik-Jin Jun (Dept. of AI Software, Asan Campus of Korea Polytechnics) ;
  • Geun-Eui Choi (Dept. of AI Software, Asan Campus of Korea Polytechnics)
  • 김성래 (한국폴리텍대학교 아산캠퍼스 AI 소프트웨어학과 하이테크과정) ;
  • 박상인 (한국폴리텍대학교 아산캠퍼스 AI 소프트웨어학과 하이테크과정) ;
  • 신인호 (한국폴리텍대학교 아산캠퍼스 AI 소프트웨어학과 하이테크과정) ;
  • 전익진 (한국폴리텍대학교 아산캠퍼스 AI 소프트웨어학과) ;
  • 최근의 (한국폴리텍대학교 아산캠퍼스 AI 소프트웨어학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 LA 갈비 이미지에서 살코기 부분을 검출하는 방안을 제안한다. 검출에는 이미지 픽셀을 미리 정의된 클래스로 분류하는 딥러닝 기술인 세그먼테이션을 활용한다. 세그먼테이션은 이미지 내 객체를 정교하게 탐지할 수 있는 특성을 가진다. 각 이미지에는 한 개의 손질 전 LA 갈비 이미지를 포함한다. 학습된 모델은 높은 정확도와 정밀도로 살코기 부분을 검출하였으며, 이는 육류 가공 과정에 추후 딥러닝 기술 활용이 유용할 수 있음을 시사한다.

Keywords

References

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