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Wood species classification utilizing ensembles of convolutional neural networks established by near-infrared spectra and images acquired from Korean softwood lumber

저자

Yang, Sang-Yun; Lee, Hyung Gu; Park, Yonggun; Chung, Hyunwoo; Kim, Hyunbin; Park, Se-Yeong; Choi, In-Gyu; Kwon, Ohkyung; Yeo, Hwanmyeong

학술지명

목재공학

출판/발행연도

2019

주제

#합성곱 신경망
#인공지능(AI)

요약

본 연구는 한국산 침엽수(삼나무, 편백, 소나무, 적송, 낙엽송)의 목재 분류를 위해 컨볼루션 신경망(LeNet3, NIRNet) 앙상블 모델을 활용했습니다. LeNet3와 NIRNet의 평균 앙상블 방법을 통해 F1 점수가 95.31%로 향상되었으며, 이는 개별 모델(LeNet3: 91.98%, NIRNet: 85.94%)보다 높은 성능을 보였습니다.