딥러닝을 이용한 양파 밭의 잡초 검출 연구

Deep learning-based Automatic Weed Detection on Onion Field

이 논문은 양파 밭에서 딥러닝 기반 자동 잡초 검출기의 설계 및 구현을 제시합니다. 이 시스템은 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기반으로 제안 된 영역을 선택합니다. 검출기는 양파 밭에서 직접 찍은 데이터 셋을 가지고 훈련됩니다. 학습이 완료 된 후에, 잡초가 될 확률이 매우 높은 후보 지역을 잡초로 간주합니다. Non-maximum suppression을 통해 오버랩된 박스가 최대한 적게 남게 됩니다. 다른 양파 농장을 통해 수집된 데이터를 통해 제안 된 분류기를 평가합니다. 분류 정확도는 고려 된 데이터 셋에서 약 99%를 보여주며, 제안된 방법이 양파 밭에서 잡초 검출과 관련하여 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있습니다.

This paper presents the design and implementation of a deep learning-based automated weed detector on onion fields. The system is based on a Convolutional Neural Network that specifically selects proposed regions. The detector initiates training with a dataset taken from agricultural onion fields, after which candidate regions with very high probability of suspicion are considered weeds. Non-maximum suppression helps preserving the less overlapped bounding boxes. The dataset collected from different onion farms is evaluated with the proposed classifier. Classification accuracy is about 99% for the dataset, indicating the proposed method’s superior performance with regard to weed detection on the onion fields.