색 인지형 이중 분기 DCNN을 활용한 효율적인 식물 질병 분류

심층 합성곱 신경망(DCNNs)은 식물 병해 감지에 성공적으로 적용되어 왔다. 기존의 대부분의 연구들과 달리, 본 연구에서는 RGB 색상 좌표 대신 CIE Lab 색공간을 DCNN에 입력하는 방식을 제안한다. 우리는 Inception V3 아키텍처를 수정하여 채도 정보(AB 채널)에 특화된 브랜치와 밝기 정보(L 채널)에 특화된 별도의 브랜치를 포함시켰다. 이 수정은 색채 정보와 밝기 정보의 분리된 표현을 활용함으로써 성능을 극대화한다. 또한, 브랜치를 분리함으로써 수정된 레이어를 사용해 학습 가능한 파라미터 수와 계산 부하를 기존 수치의 최대 50%까지 감소시킬 수 있었다. 본 연구는 Plant Village 데이터셋에서 99.48%의 최고 수준의 분류 정확도를 달성하였으며, Cropped-PlantDoc 데이터셋에서는 76.91%의 정확도를 기록하였다.