
전국에서 총 285개팀이 참여한 이번 대회는 한우의 발정 시기를 놓치지 않고 수정에 성공할 수 있도록 스마트축사에서 데이터를 활용해 한우의 발정행동을 판별하는 모델을 개발하는 주제로 지난달 열렸다.
각 팀이 개발한 알고리즘을 통해 수집한 데이터는 이달 7일까지 정확성, 원활한 코드 구동 및 재현성 검증을 거친 뒤 최우수상, 우수상, 장려상 각 1팀이 수상팀으로 선정됐다.
울산대 팀은 페이스북 AI 연구소가 객체 분할에 사용하는 사전 학습 모델인 디텍트론2를 활용해 축사 이미지에서 소의 발정행동과 비발정행동을 정확하게 판별해 가장 우수한 데이터를 도출했다.
차형석기자 stevecha@ksilbo.co.kr
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