과제정보
이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.RS-2023-00262750, 인공지능 기반 소리인식기술을 이용한 감염병매개모기(일본뇌염 및 말라리아) 자동예찰 시스템 개발)
참고문헌
- R. Almond, M. Grooten, and T. Petersen. "Living Planet Report 2020 - Bending the curve of biodiversity loss", in World Wide Fund for Nature, 2020.
- 이재승, 김은빈, 문재욱, 황인준. "앙상블을 사용한 Focal Loss 기반의 동물 소리 분류 기법", 한국정보과학회 한국컴퓨터종합학술대회, 대한민국 제주, 2023, pp. 860-862.
- F. Zhuang, Z. Qi, K. Duan, D. Xi, Y. Zhu, H. Zhu, H. Xiong, and Q. He. "A Comprehensive Survey on Transfer Learning", arXiv preprint, arXiv:1911.02685, 2019.
- S. Lundberg and S. Lee. "A Unified Approach to Interpreting Model Predictions", in NeurIPS, California, USA, 2017, pp. 4768-4777.
- A. Cramer, V. Lostanlen, A. Farnsworth, J. Salamon, and J. Bello. "Chirping up the Right Tree: Incorporating Biological Taxonomies into Deep Bioacoustic Classifiers", in ICASSP, Barcelona, Spain, 2020, pp. 901-905.
- K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. "Deep Residual Learning for Image Recognition", in CVPR, Nevada, USA, 2016, pp. 770-778.
- M. Tan and Q. Le. "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks", in ICML, California, USA, 2019, pp. 6105-6114.
- A. Howard et al. "Searching for MobileNetV3", in ICCV, Seoul, Korea, 2019, pp. 1314-1324.
- X. Zhang, X. Zhou, M. Lin, and J. Sun. "ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices", in CVPR, Utah, USA, 2018, pp. 6848-6856.
- I. Radosavovic, R. Kosaraju, R. Girshick, K. He, and P. Dollar. "Designing Network Design Spaces", in CVPR, Washington, USA, 2020, pp. 10428-10436.
- G. Huang, Z. Liu, L. Maaten, and K. Weinberger. "Densely Connected Convolutional Networks", in CVPR, Hawaii, USA, 2017, pp. 4700-4708.