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Poster Session 차세대컴퓨팅 기술 전 분야(인공지능, 딥러닝 응용)

병반 유도형 4채널 ConvNeXt 기반의 토마토 병해 인식 모델
Lesion-Guided Four-Channel ConvNeXt for Tomato Disease Recognitio

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2025 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2025.05)바로가기
  • 페이지
    pp.115-118
  • 저자
    Yue Zhang, Ji-Won Kim, L. Minh Dang, Wenqi Zhang, Yanan Wang, Xingshi Gan, Hyeonjoon Moon
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468921

원문정보

초록

영어
This study presents a lesion-guided four-channel ConvNeXt model for tomato plant disease recognition. By segmenting lesion areas in the HSV color space, grayscale masks are generated and combined with RGB images to form a four-channel input. The proposed ConvNeXt4Channel network, optimized for this input, enhances spatial feature extraction. Experiments on the PlantVillage tomato dataset (train-test split: 8:2) show that the model, trained with cross-entropy loss and Adam optimizer (learning rate = 1e-4), achieves 96.81% accuracy—surpassing conventional models by approximately 2.5%. Grad-CAM visualizations indicate improved lesion localization, confirming the effectiveness of lesion-guided enhancement. This method provides a robust and interpretable solution for automated crop disease diagnosis.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Methodologies
3.1 Disease Spot Region Extraction
3.2 Construction of Four-Channel Input
3.3 Training and Optimization Strategy
4. Experiments
4.1 Experimental Settings
4.2 Overall Performance
4.3 Comparison with Other Models
4.4 Grad-CAM Visualization Analysis
5. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

Tomato disease recognition Lesion mask Four-channel input ConvNeXt4Channel Grad-CAM Deep learning

저자

  • Yue Zhang [ Department of Computer Science and Engineering, Sejong University ]
  • Ji-Won Kim [ Department of Computer Science and Engineering, Sejong University ]
  • L. Minh Dang [ Department of Computer Science and Engineering, Sejong University ]
  • Wenqi Zhang [ Department of Computer Science and Engineering, Sejong University ]
  • Yanan Wang [ Department of Computer Science and Engineering, Sejong University ]
  • Xingshi Gan [ Department of Computer Science and Engineering, Sejong University ]
  • Hyeonjoon Moon [ Department of Computer Science and Engineering, Sejong University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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