Deep-Learning

Zelkova disease detection artificial intelligence

Deep Learning Project로 느티나무 질병 데이터셋을 활용한 질병 탐지 인공지능을 개발하였다. 팀은 Yerin Nam, Yujin Lee, Yurim Han으로 구성되어 있다.

사용한 모델은 ResNet18, VGG16, DesNet201, EfficientNet-B7이다. 기법은 Cycle gan을 활용한 데이터 증강, HyperParameter 조정, Data Augmentation, GridCAM이 있다.

팀프로젝트는 6팀 중 최종 2등을 하였다.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 5 Commits
Cycle Gan 결과.png		Cycle Gan 결과.png
EfficientNet(불균형해소o,_CBAM)_gradCAM.ipynb		EfficientNet(불균형해소o,_CBAM)_gradCAM.ipynb
README.md		README.md
ResNet18_gradCAM.ipynb		ResNet18_gradCAM.ipynb
딥러닝_팀플_Cyclegan.ipynb		딥러닝_팀플_Cyclegan.ipynb
딥러닝_팀플_VGG_최종본.ipynb		딥러닝_팀플_VGG_최종본.ipynb
딥러닝_팀플__Grad_Cam_(VGG,_DensNet).ipynb		딥러닝_팀플__Grad_Cam_(VGG,_DensNet).ipynb
딥러닝_팀플_정확도_100_DenseNet201_ (1).ipynb		딥러닝_팀플_정확도_100_DenseNet201_ (1).ipynb

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