論文の概要: Deep Learning based Segmentation of Fish in Noisy Forward Looking MBES Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09034v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 09:57:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 21:22:59.417962
• Title: Deep Learning based Segmentation of Fish in Noisy Forward Looking MBES Images
• Title（参考訳）: MBES画像のノイズフォワードにおける深層学習に基づく魚のセグメンテーション
• Authors: Jesper Haahr Christensen, Lars Valdemar Mogensen, Ole Ravn
• Abstract要約: セマンティックセグメンテーションのためのディープラーニング(DL)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最近の進歩に基づいて構築する。 画像ソナーによって投影される全ての射程方位位置に対する魚・魚・魚の確率予測のためのエンドツーエンドのアプローチを実証する。 我々は,本モデルが所望のパフォーマンスを証明し,意味的文脈の重要性を活用することを学習したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we investigate a Deep Learning (DL) approach to fish segmentation in a small dataset of noisy low-resolution images generated by a forward-looking multibeam echosounder (MBES). We build on recent advances in DL and Convolutional Neural Networks (CNNs) for semantic segmentation and demonstrate an end-to-end approach for a fish/non-fish probability prediction for all range-azimuth positions projected by an imaging sonar. We use self-collected datasets from the Danish Sound and the Faroe Islands to train and test our model and present techniques to obtain satisfying performance and generalization even with a low-volume dataset. We show that our model proves the desired performance and has learned to harness the importance of semantic context and take this into account to separate noise and non-targets from real targets. Furthermore, we present techniques to deploy models on low-cost embedded platforms to obtain higher performance fit for edge environments - where compute and power are restricted by size/cost - for testing and prototyping.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,前向きマルチビームエコー法(MBES)によって生成された雑音の多い低解像度画像の小さなデータセットにおいて,魚のセグメンテーションに対するディープラーニング(DL)アプローチを検討する。 本稿では,意味セグメンテーションのためのdlおよび畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の最近の進歩と,イメージングソナーによって投影される全ての範囲方位位置に対する魚・非魚の確率予測へのエンドツーエンドアプローチを実証する。 デンマークの音響とフェロー諸島からの自己収集データセットを用いて,モデルの訓練とテストを行い,低容量データセットでも満足できる性能と一般化を得る手法を提案する。 我々は,本モデルが望まれる性能を証明し,意味的文脈の重要性を活かし,現実の目標からノイズや非ターゲットを分離することを学習したことを示す。 さらに,低コストな組込みプラットフォームにモデルをデプロイして,コンピューティングとパワーがサイズ/コストで制限されるエッジ環境 - テストとプロトタイピング - に適合させる手法を提案する。

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