論文の概要: Marine Snow Removal Benchmarking Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14249v3
- Date: Sat, 13 Jan 2024 01:04:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 22:23:06.168785
- Title: Marine Snow Removal Benchmarking Dataset
- Title（参考訳）: 海洋除雪ベンチマークデータセット
- Authors: Reina Kaneko, Yuya Sato, Takumi Ueda, Hiroshi Higashi, Yuichi Tanaka
- Abstract要約: 本稿では,水中画像の海洋除雪のための新しいベンチマークデータセットを提案する。
実際の水中画像から2種類の海洋性雪を数学的にモデル化する。
本データセットを用いて,2つの海洋除雪タスクを提案し,海洋除雪の最初のベンチマーク結果を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.117162374919715
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces a new benchmarking dataset for marine snow removal of
underwater images. Marine snow is one of the main degradation sources of
underwater images that are caused by small particles, e.g., organic matter and
sand, between the underwater scene and photosensors. We mathematically model
two typical types of marine snow from the observations of real underwater
images. The modeled artifacts are synthesized with underwater images to
construct large-scale pairs of ground truth and degraded images to calculate
objective qualities for marine snow removal and to train a deep neural network.
We propose two marine snow removal tasks using the dataset and show the first
benchmarking results of marine snow removal. The Marine Snow Removal
Benchmarking Dataset is publicly available online.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,水中画像の海洋除雪のための新しいベンチマークデータセットを提案する。
海洋性雪は、水中のシーンと光センサーの間の小さな粒子、例えば有機物や砂によって引き起こされる水中画像の主要な劣化源の1つである。
実際の水中画像から2種類の海洋性雪を数学的にモデル化する。
モデル化されたアーティファクトを水中画像で合成し、大規模な地上真実と劣化画像を構築し、海洋性除雪の客観的特性を計算し、深層ニューラルネットワークを訓練する。
本研究では,このデータを用いて2つの海中除雪タスクを提案し,海中除雪のベンチマーク結果を示す。
Marine Snow removal Benchmarking Datasetはオンラインで公開されている。
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