論文の概要: FathomNet: A global underwater image training set for enabling
artificial intelligence in the ocean
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14646v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 18:08:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-02 10:30:59.399382
- Title: FathomNet: A global underwater image training set for enabling
artificial intelligence in the ocean
- Title（参考訳）: FathomNet: 海で人工知能を可能にするグローバルな水中画像トレーニングセット
- Authors: Kakani Katija, Eric Orenstein, Brian Schlining, Lonny Lundsten, Kevin
Barnard, Giovanna Sainz, Oceane Boulais, Benjamin Woodward, Katy Croff Bell
- Abstract要約: オーシャンゴープラットフォームは、監視とナビゲーションのために高解像度のカメラフィードを統合することで、視覚データを大量に生成している。
機械学習の最近の進歩は、視覚データの高速かつ洗練された分析を可能にするが、海洋学の世界では成功しなかった。
FathomNetのデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを、さまざまな機関のビデオデータに適用する方法を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ocean-going platforms are integrating high-resolution camera feeds for
observation and navigation, producing a deluge of visual data. The volume and
rate of this data collection can rapidly outpace researchers' abilities to
process and analyze them. Recent advances in machine learning enable fast,
sophisticated analysis of visual data, but have had limited success in the
oceanographic world due to lack of dataset standardization, sparse annotation
tools, and insufficient formatting and aggregation of existing, expertly
curated imagery for use by data scientists. To address this need, we have built
FathomNet, a public platform that makes use of existing (and future), expertly
curated data. Initial efforts have leveraged MBARI's Video Annotation and
Reference System and annotated deep sea video database, which has more than 7M
annotations, 1M framegrabs, and 5k terms in the knowledgebase, with additional
contributions by National Geographic Society (NGS) and NOAA's Office of Ocean
Exploration and Research. FathomNet has over 100k localizations of 1k midwater
and benthic classes, and contains iconic and non-iconic views of marine
animals, underwater equipment, debris, etc. We will demonstrate how machine
learning models trained on FathomNet data can be applied across different
institutional video data, (e.g., NGS' Deep Sea Camera System and NOAA's ROV
Deep Discoverer), and enable automated acquisition and tracking of midwater
animals using MBARI's ROV MiniROV. As FathomNet continues to develop and
incorporate more image data from other oceanographic community members, this
effort will enable scientists, explorers, policymakers, storytellers, and the
public to understand and care for our ocean.
- Abstract（参考訳）: 海を行き来するプラットフォームは、観測とナビゲーションのための高解像度カメラフィードを統合し、大量のビジュアルデータを生成している。
このデータ収集のボリュームとレートは、研究者が処理し分析する能力を急速に上回る可能性がある。
機械学習の最近の進歩は、ビジュアルデータの高速で洗練された分析を可能にするが、データセットの標準化、スパースアノテーションツールの欠如、データ科学者が使用する既存の専門的な画像のフォーマット化と集約が不十分なため、海洋学の世界では限られた成功を収めた。
このニーズに対処するため、私たちは、既存の(そして将来)専門的にキュレートされたデータを利用する公開プラットフォームであるFathomNetを構築しました。
MBARIのVideo Annotation and Reference Systemと注釈付き深海ビデオデータベースは、知識ベースに7Mのアノテーション、1Mのフレームグラブ、5kの用語があり、National Geographic Society(NGS)とNOAAのOcean Exploration and Research(海洋探査・研究局)が貢献している。
fathomnetには1k以上の中水・ベント海の分布があり、海洋動物、水中機器、残骸などの象徴的かつ非音響的な視点がある。
MBARIのROV MiniROVを用いて,FathomNetデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを,さまざまな機関のビデオデータ(例えば,NGSのDeep Sea Camera SystemとNOAAのROV Deep Discoverer)に適用し,水中動物の自動取得と追跡を可能にする。
FathomNetは、他の海洋コミュニティメンバーによる画像データの開発と統合を続けており、この取り組みにより、科学者、探検家、政策立案者、ストーリーテラー、そして一般大衆が海の理解とケアが可能になる。
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