딥러닝 기술을 활용하여 3가지 종류의 차나무 잎 질병(적녹병, Helopeltis, 붉은 거미 응애)을 분류하고, 잎의 손상된 부위를 표시하는 연구입니다. SSD MobileNet V2와 Faster R-CNN ResNet50 V1 모델을 객체 감지에 사용했으며, Faster R-CNN ResNet50 V1이 더 나은 성능을 보였습니다. 또한, Mask R-CNN을 사용하여 잎의 질병으로 손상된 부분을 계산했습니다.
시사점, 한계점
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Faster R-CNN ResNet50 V1 모델이 SSD MobileNet V2보다 더 나은 객체 감지 성능을 보임 (mAP: 25%).
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Mask R-CNN을 활용하여 잎의 손상된 부분의 면적을 계산하는 사용자 정의 방법을 구현.
