초록
식물 질병 탐지는 큰 문제이며, 종종 전문적인 도움이 필요하다. 본 연구는 식물의 잎 이미지를 통해 식물에 감염된 질병의 유형을 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 딥러닝 모델은 전이 학습(transfer learning)을 활용한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 구현된다. 전이 학습을 기반으로 한 모델은 ResNet-34와 ResNet-50 두 가지 아키텍처를 활용하여 비교 실험을 수행하였으며, 특히 차별적 학습(discriminative learning) 기법이 더 우수한 성능을 보임을 입증하였다. 해당 방법은 사용된 데이터셋에서 최신 기술 수준(state-of-the-art)의 성능을 달성하였다. 본 연구의 주요 목표는 식물 질병 진단을 위한 전문가의 개입을 최소화하고, 가능한 한 많은 사용자가 이 모델을 접근하고 활용할 수 있도록 하는 것이다.