담배 분류 프로세스를 개선하는 YSFER-Tobacco 모델
담배 분류 과정에서 비담배 관련 물질(NTRMs)을 식별하는 데 어려움이 많았습니다. NTRMs의 작은 크기와 담배 잎의 밀도로 인해 기존 방식으로는 감지가 어려웠습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 YSFER-Tobacco 모델이 개발되었습니다.
이 모델은 YOLOv8s 알고리즘을 기반으로 하며, SPDConv 모듈과 FasterNet 향상을 통해 불필요한 작업을 줄이고 특징 추출을 개선했습니다. RTDETRDecoder를 사용하여 목표 식별 성능을 한층 강화하였습니다. 이를 통해 NTRMs 식별에서 F1 점수, 재현율, 정밀도가 모두 95% 이상으로 크게 향상되었습니다.
또한, 연구를 통해 NTRMs의 명확한 이미지를 담고 있는 Tobacco-2619라는 데이터세트가 만들어졌으며, 이 데이터세트는 온라인으로 접근 가능해 추가적인 연구와 실제 활용이 가능하게 되었습니다. 연구진은 이해 상충 없이 데이터세트와 연구에 사용된 코드를 제공했습니다.
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