딥러닝 기반 식물 병해충 탐지: 리뷰

식물 병해충은 식물의 수량과 품질을 결정하는 중요한 요인입니다. 식물 병해충의 식별은 디지털 이미지 처리 방법으로 수행할 수 있습니다. 최근 몇 년간 딥러닝은 디지털 이미지 처리 분야에서 전통적인 방법보다 훨씬 뛰어난 돌파구를 마련했습니다. 딥러닝 기술을 이용하여 식물 병해충 식별을 연구하는 방법은 연구자들에게 큰 관심사로 부상하였습니다. 본 리뷰는 식물 병해충 탐지 문제의 정의를 제공하고, 전통적인 식물 병해충 탐지 방법과 비교를 제시합니다. 네트워크 구조의 차이에 따라, 본 연구는 최근 몇 년간 딥러닝 기반 식물 병해충 탐지 연구를 분류 네트워크, 탐지 네트워크, 분할 네트워크 세 가지 측면에서 개괄하며, 각 방법의 장단점을 요약합니다. 일반적으로 사용되는 데이터셋을 소개하고, 기존 연구의 성능을 비교합니다. 이를 바탕으로 딥러닝 기반 식물 병해충 탐지의 실제 적용에서 발생할 수 있는 도전 과제에 대해 논의합니다. 또한 도전 과제에 대한 가능한 해결책과 연구 아이디어를 제안하고 여러 건의를 제시합니다. 마지막으로 딥러닝 기반 식물 병해충 탐지의 향후 추세에 대한 분석과 전망을 제공합니다.