자연 조건에서 Apple 감지에는 가림 문제와 작은 대상 감지 어려움이 있다. 본 논문은 SSD 기반의 개선 된 모델을 제안한다. SSD 백본 네트워크 VGG16은 ResNet50 네트워크 모델로 대체되고 수용 필...
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정석용 (Weifang University of Science and Technology) ; 이추담 (Weifang University of Science and Technology) ; 왕욱비 (Weifang University of Science and Technology) ; 진락 (Weifang University of Science and Technology) ; 손진구 (Weifang University of Science and Technology) ; 송정영 (배재대학교) ; Ding, Xilong ; Li, Qiutan ; Wang, Xufei ; Chen, Le ; Son, Jinku ; Song, Jeong-Young
2021
English
RFB ; Attention Model ; SSD ; Apple detection ; Objection detection ; CNN
KCI등재
학술저널
81-89(9쪽)
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다운로드국문 초록 (Abstract)
자연 조건에서 Apple 감지에는 가림 문제와 작은 대상 감지 어려움이 있다. 본 논문은 SSD 기반의 개선 된 모델을 제안한다. SSD 백본 네트워크 VGG16은 ResNet50 네트워크 모델로 대체되고 수용 필...
자연 조건에서 Apple 감지에는 가림 문제와 작은 대상 감지 어려움이 있다. 본 논문은 SSD 기반의 개선 된 모델을 제안한다. SSD 백본 네트워크 VGG16은 ResNet50 네트워크 모델로 대체되고 수용 필드 구조 RFB 구조가 도입되었다. RFB 모델은 작은 표적의 특징 정보를 증폭하고 작은 표적의 탐지 정확도를 향상시킨다. 유지해야 하는 정보를 필터링하기 위해 주의 메커니즘 (SE)과 결합하면 감지 대상의 의미 정보가 향상된다. 향상된 SSD 알고리즘은 VOC2007 데이터 세트에 대해 학습된다. SSD에 비해 개선 된 알고리즘은 폐색 및 작은 표적 탐지의 정확도를 3.4 % 및 3.9 % 향상 시켰다. 이 알고리즘은 오 탐지율과 누락된 감지율을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안한 개선 된 알고리즘은 더 높은 효율성을 갖는다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Under natural conditions, Apple detection has the problems of occlusion and small object detection difficulties. This paper proposes an improved model based on SSD. The SSD backbone network VGG16 is replaced with the ResNet50 network model, and the re...
Under natural conditions, Apple detection has the problems of occlusion and small object detection difficulties. This paper proposes an improved model based on SSD. The SSD backbone network VGG16 is replaced with the ResNet50 network model, and the receptive field structure RFB structure is introduced. The RFB model amplifies the feature information of small objects and improves the detection accuracy of small objects. Combined with the attention mechanism (SE) to filter out the information that needs to be retained, the semantic information of the detection objectis enhanced. An improved SSD algorithm is trained on the VOC2007 data set. Compared with SSD, the improved algorithm has increased the accuracy of occlusion and small object detection by 3.4% and 3.9%. The algorithm has improved the false detection rate and missed detection rate. The improved algorithm proposed in this paper has higher efficiency.
참고문헌 (Reference)
1 강태완, "무인차량 원격주행제어 신뢰성 향상을 위한 통합 시뮬레이터 구축에 관한 연구" 한국산학기술학회 20 (20): 86-94, 2019
2 Rong Zhou, "Using colour features of cv. ‘Gala’ apple fruits in an orchard in image processing to predict yield" Springer Science and Business Media LLC 13 (13): 568-580, 2012
3 Jordi Gené-Mola, "Multi-modal deep learning for Fuji apple detection using RGB-D cameras and their radiometric capabilities" Elsevier BV 162 : 689-698, 2019
4 James P. Underwood, "Mapping almond orchard canopy volume, flowers, fruit and yield using lidar and vision sensors" Elsevier BV 130 : 83-96, 2016
5 Ramesh Kestur, "MangoNet: A deep semantic segmentation architecture for a method to detect and count mangoes in an open orchard" Elsevier BV 77 : 59-69, 2019
6 Szegedy C, "Inception-v4,inception-resnet and the impact of residual connections on learning" 1-12, 2017
7 Sa I, "Deepfruits: a fruit detection system using deep neural networks" 16 (16): 66-75, 2016
8 하은규, "DQN을 이용한 트레이딩 예측을 위한 강화학습 모델 구현" 한국정보기술학회 17 (17): 1-8, 2019
9 정수목, "Advanced Pixel Value Prediction Algorithm using Edge Characteristics in Image" 한국인터넷방송통신학회 12 (12): 111-115, 2020
10 Weibo Liu, "A survey of deep neural network architectures and their applications" Elsevier BV 234 : 11-26, 2017
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3 Jordi Gené-Mola, "Multi-modal deep learning for Fuji apple detection using RGB-D cameras and their radiometric capabilities" Elsevier BV 162 : 689-698, 2019
4 James P. Underwood, "Mapping almond orchard canopy volume, flowers, fruit and yield using lidar and vision sensors" Elsevier BV 130 : 83-96, 2016
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8 하은규, "DQN을 이용한 트레이딩 예측을 위한 강화학습 모델 구현" 한국정보기술학회 17 (17): 1-8, 2019
9 정수목, "Advanced Pixel Value Prediction Algorithm using Edge Characteristics in Image" 한국인터넷방송통신학회 12 (12): 111-115, 2020
10 Weibo Liu, "A survey of deep neural network architectures and their applications" Elsevier BV 234 : 11-26, 2017
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학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2014-01-08 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication | |
2013-12-26 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication -> The Institute of Internet, Broadcasting and Communication | |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | |
2011-02-22 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 논문지 -> 한국인터넷방송통신학회 논문지 | |
2010-06-21 | 학회명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 -> 한국인터넷방송통신학회영문명 : Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication -> The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication | |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2008-06-17 | 학술지등록 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 논문지외국어명 : 미등록 | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | |
2005-08-25 | 학회명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송/TV학회 -> 한국인터넷방송통신TV학회영문명 : Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication -> Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.46 | 0.46 | 0.41 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.36 | 0.33 | 0.442 | 0.16 |