해충 분류를 위한 양방향 특징 퓨전 기반의 Pyramid Vision Transformer
저자
홍은하(Eun-Ha Hong) ; 이재현(Jae-Hyeon Lee) ; 손창환(Chang-Hwan Son) ; 이휘종(Hwijong Yi)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
422-425(4쪽)
제공처
해충은 인간을 공격하여 물리적인 피해를 주고 작물을 갉아먹어 작물의 생육 환경에 피해를 준다. 지구온난화로 인한 기온 상승으로 인해 해충이 번식하기 좋은 환경이 되어 발생 면적이 늘어나고 있다. 해충으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 해충의 종류에 따른 신속한 방제가 중요하다. 해충은 크기가 작고 종류가 다양해 전문가의 판단이 필요하다. 이는 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 전이학습 기반의 딥러닝 모델을 사용한 해충 분류 자동화 기술이 필요하다. 전이학습 기반의 모델인 Pyramid Vision Transformer(PVT)를 개선하여 해충분류를 위한 새로운 아키텍처를 제안해 해충 분류 성능을 높이고자 한다.
더보기Pest attack humans, causing physical damage and devouring crops, causing damage to the growing environment of crops. Due to the increase in temperature due to global warming, the area of occurrence is increasing as it is a favorable environment for pests to breed. In order to reduce the damage caused by pests, prompt control according to the type of pest is important. Pests are small in size and diverse, so expert judgment is required. This takes a lot of time and money. Therefore, a pest classification automation technology using a deep learning model based on transfer learning is required. By improving the Pyramid Vision Transformer (PVT), a transfer learning-based model, a new architecture for pest classification is proposed to improve pest classification performance.
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