AI-Hub

데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

참외 재배 시 발생하는 노균병, 흰가루병의 진단을 목적으로 노균병, 노균병유사, 흰가루병, 흰가루병유사, 정상 이미지를 인공지능 학습하여 질병과 질병의 유사 형상 및 정상 이미지를 비교해 질병의 정확한 진단을 가능하게 함

구축목적

참외 재배 시 발생하는 병해충 중 피해가 큰 노균병, 흰가루병 및 각 질병의 유사 형상 데이터를 수집하여 질병의 조기 파악 및 추후 지능형 서비스로 질병과 방제시기를 제공해 참외의 우수한 품질을 유지하고 경제적 효과를 도모함

데이터 통계

데이터 분포 

▪생육 단계 분포 

▪질병 분포

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

학습 데이터 비율 

resNet 학습 모델 소개  
 병해가 있는 잎을 초기에 검출하기 위해서는 질병 여부를 분류할 수 있는 알고리즘(classification)이 필요
 분류(classification)가 가능한 알고리즘 중 resNet은 잔차 처리 방식을 도입하여 깊은 depth의 신경망 학습을 가능하게 함
 기존의 VGG보다 네트워크의 깊이가 깊지만 residual block을 활용하여 복잡도와 성능을 개선하였고 구현은 간단해졌으며 학습 난이도가 낮아짐 
 Layer가 깊어질수록 효율적인 학습이 진행되고 정확도가 높아짐 

resNet 구조 및 아키텍처 

<기존 네트워크와 resNet의 구조>

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 포맷 

▪이미지 데이터 포맷 예시

이미지 데이터 포맷 예시

구분	원천 이미지	라벨링 이미지
이미지
해상도	4600*3600	100만 화소 이상
데이터 포맷	JPG	JPG
클래스	-	노균병

▪json 형식 예시 

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},

…

}

데이터 구성 

▪데이터 구성  

▪어노테이션 포맷 

▪실제 예시

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    }
  ]

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜유비엔

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처