🌳 DL_Project: Tree Disease Detection with AI

2023년 2학기 서울과학기술대학교 인공지능응용학과 딥러닝 과목의 프로젝트입니다.

본 프로젝트는 인공지능 기반 수목 질병 진단을 목표로 하며,
딥러닝과 전이학습(Transfer Learning)을 활용하여 나무 질병을 조기 탐지하고 관리하는데 도움을 주고자 합니다.

⚠️ 데이터셋 안내⚠️

• 데이터셋은 리포지토리에 포함되지 않습니다.
• eclass 공지사항에서 별도로 다운로드 후 data/ 디렉토리에 복사해주세요.
  (data/train, data/test가 되도록 구성)
  
  데이터셋은 서경원 교수님 연구실에서 라벨링한 것이므로,
  해당 리포지토리에서는 데이터에 대한 간략한 설명 이미지만을 포함합니다.

발표 자료 : https://www.miricanvas.com/v/12pa3cl

📌 Introduction

왜 나무 질병을 연구해야 하는가?

1. 조기 진단 및 모니터링

   • 인공지능과 IoT를 활용한 조경수목 관리로 병해를 조기에 선별 및 예측 가능
   • 실시간 모니터링을 통해 빠른 대응 가능

2. 생태계 보전

   • 질병 확산을 막아 산림 생태계 보존에 기여

3. 임업사업 지원

   • 임업 산업 적용 시 나무 생산성 향상 및 임산물 품질 개선
   • 예: 감염된 나무를 신속히 식별·처리하여 수확량 최적화

📂 추가 데이터셋: PlantVillage

본 프로젝트에서는 Transfer Learning을 위해 PlantVillage 데이터셋을 추가로 활용하였습니다.

⚠️ 주의: PlantVillage 데이터셋은 리포지토리에 포함되어 있지 않으므로 별도로 다운로드해야 합니다.

🔧 사용 방법

1. PlantVillage Dataset 다운로드
2. 압축 해제 후 PlantVillage/ 폴더를 data/ 디렉토리에 위치

🚀 How To Use

main.py는 총 다섯 가지 주요 함수로 구성됩니다:

1. main_resnet()

• 느티나무 질병 데이터를 K-Fold 학습
• 모델 저장: checkpoint/ResNet_Nfold.pt

2. main_loadmodel()

• 저장된 ResNet_Nfold.pt 모델 불러오기
• Test Set 평가 및 Confusion Matrix 이미지 저장

3. main_finetune()

• ImageNet-21k pretrained Vision Transformer 기반
• 느티나무 질병 데이터로 Fine-tuning 진행
• 모델 저장: checkpoint/VisionTransformer_Nfold.pt

4. main_finetuneWithPlantVillage()

• ImageNet-21k pretrained Vision Transformer → PlantVillage 데이터셋 1차 Fine-tuning
• 이후 느티나무 질병 데이터로 2차 Fine-tuning
• 모델 저장:
  • checkpoint/VisionTransformer_PlantVillage.pt (1차)
  • checkpoint/VisionTransformer_Nfold.pt (2차)

5. main_load_finetunedmodel(use_plantvillage: bool)

• use_plantvillage = False → checkpoint/finetune/VisionTransformer_Nfold.pt 불러오기
• use_plantvillage = True → checkpoint/finetunePlantVillage/VisionTransformer_Nfold.pt 불러오기
• Test Set 평가 및 Confusion Matrix 저장

🖥 실행 방법

1. 직접 실행

• main.py 하단 수정

if __name__=="__main__":
    # 실행할 함수 주석 해제 후 실행
    main_finetune()

• 실행

python main.py

2. 모듈로 실행

from main import main_load_finetunedmodel

main_load_finetunedmodel(use_plantvillage=True)