論文の概要: Overcoming Annotation Bottlenecks in Underwater Fish Segmentation: A Robust Self-Supervised Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05390v2
• Date: Wed, 26 Feb 2025 04:28:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 15:24:45.856855
• Title: Overcoming Annotation Bottlenecks in Underwater Fish Segmentation: A Robust Self-Supervised Learning Approach
• Title（参考訳）: 水中魚のセグメンテーションにおけるアノテーションの克服:ロバストな自己監督学習アプローチ
• Authors: Alzayat Saleh, Marcus Sheaves, Dean Jerry, Mostafa Rahimi Azghadi,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Learning を用いた魚のセグメンテーションのための自己教師型学習手法を提案する。 手動のアノテーションを使わずにトレーニングされた我々のモデルは、拡張ビューにまたがる特徴を整列することで、堅牢で一般化可能な表現を学習する。 DeepFish、Seagrass、YouTube-VOSの3つの挑戦的な水中ビデオデータセットでその効果を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0516727053033392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurate fish segmentation in underwater videos is challenging due to low visibility, variable lighting, and dynamic backgrounds, making fully-supervised methods that require manual annotation impractical for many applications. This paper introduces a novel self-supervised learning approach for fish segmentation using Deep Learning. Our model, trained without manual annotation, learns robust and generalizable representations by aligning features across augmented views and enforcing spatial-temporal consistency. We demonstrate its effectiveness on three challenging underwater video datasets: DeepFish, Seagrass, and YouTube-VOS, surpassing existing self-supervised methods and achieving segmentation accuracy comparable to fully-supervised methods without the need for costly annotations. Trained on DeepFish, our model exhibits strong generalization, achieving high segmentation accuracy on the unseen Seagrass and YouTube-VOS datasets. Furthermore, our model is computationally efficient due to its parallel processing and efficient anchor sampling technique, making it suitable for real-time applications and potential deployment on edge devices. We present quantitative results using Jaccard Index and Dice coefficient, as well as qualitative comparisons, showcasing the accuracy, robustness, and efficiency of our approach for advancing underwater video analysis
• Abstract（参考訳）: 水中ビデオにおける正確な魚のセグメンテーションは、視界の低さ、照度の変化、動的背景のために困難であり、多くのアプリケーションで手動のアノテーションを非現実的に要求する完全に教師付き手法を作成する。 本稿では,Deep Learning を用いた魚のセグメンテーションのための自己教師型学習手法を提案する。 手動のアノテーションを使わずに訓練された我々のモデルは、拡張されたビューをまたいで特徴を調整し、空間的時間的一貫性を強制することによって、堅牢で一般化可能な表現を学習する。 我々は、DeepFish、Seagrass、YouTube-VOSの3つの挑戦的な水中ビデオデータセットに対して、既存のセルフ教師付き手法を超越し、コストのかかるアノテーションを必要とせずに、完全に教師付き手法に匹敵するセグメンテーション精度を達成する効果を実証した。 DeepFishでトレーニングされたこのモデルは,目に見えないSeagrassとYouTube-VOSデータセットに対して高いセグメンテーション精度を実現するために,強力な一般化を示す。 さらに、並列処理と効率的なアンカーサンプリング技術により、計算効率が良く、リアルタイムアプリケーションやエッジデバイスへの潜在的デプロイに適している。 Jaccard Index と Dice coefficient を用いた定量結果と質的比較を行い, 水中ビデオ解析の精度, 堅牢性, 効率について検討した。

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