드론 사진 기반으로 촬영한 데이터를 가공하여 데이터셋을 구축
- 생김새가 매우 비슷한 작물들이 존재하여 데이터 구축시 어려움을 겪은 작물 존재(실제 성능이 낮게 나온 작물)
모델 구축
광학영상(RGB)
-
데이터 불균형
- 각 작물 데이터 마다 **데이터 불균형(data imbalance)**가 심하여 초기 모델 성능 미달 → Focal Loss 적용
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모델 선정
- 위와 같은 측면에서 Xception(22.855952MM) 모델 구축
다중분광영상
- Generator 생성
- Tensorflow 에서 제공하는 Generator 는 4개의 밴드를 가진 데이터까지만 읽을 수 있어서 Gdal 라이브러리와 TF.data 사용하여 Generator 생성
- 모델 선정
- Xception 모델을 적용항였을때 초반 성능이 좋지않아서 **lr 조절(0.001 → 0.00035)**하여 모델 성능 향상
초분광영상
- Generator 생성
- Tensorflow 에서 제공하는 Generator 는 4개의 밴드를 가진 데이터까지만 읽을 수 있어서 Gdal 라이브러리와 TF.data 사용하여 Generator 생성
- 모델 선정
- Xception 모델을 적용항였을때 초반 성능이 좋지않아서 **lr 조절(0.001 → 0.00035)**하여 모델 성능 향상
