본 연구에서는 곤충 분류를 위한 저비용 기계 비전 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 표준화된 조명, 모션 블러 억제, 해상도 및 초점 심도 최적화를 통해 분류에 필요한 고품질 이미지를 생성할 수 있다.
데이터셋은 16종의 곤충을 포함하며, 매우 불균형한 분포를 보인다. 이는 실제 모니터링 데이터의 특성을 잘 반영한다.
ResNet-50, MobileNet, 그리고 작은 규모의 커스텀 CNN 모델을 평가한 결과, 전체 이미지보다 곤충을 크롭한 이미지에서 더 높은 정확도를 보였다. 특히 MobileNet과 커스텀 CNN은 크롭된 이미지에서 각각 97.8%와 87.2%의 정확도를 달성하였다.
또한 U-Net 기반의 세그멘테이션 모델을 통해 자동 크롭핑을 구현하였으며, 이를 통해 분류 성능을 더욱 향상시킬 수 있었다.
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