論文の概要: Applications of Deep Learning in Fish Habitat Monitoring: A Tutorial and Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05394v1
• Date: Sat, 11 Jun 2022 01:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 15:32:12.700010
• Title: Applications of Deep Learning in Fish Habitat Monitoring: A Tutorial and Survey
• Title（参考訳）: 魚類の生息環境モニタリングにおける深層学習の応用 : チュートリアルと調査
• Authors: Alzayat Saleh, Marcus Sheaves, Dean Jerry, and Mostafa Rahimi Azghadi
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)は最先端のAI技術であり、ビジュアルデータを分析する上で前例のないパフォーマンスを示している。 本稿では,DLの重要な概念を網羅するチュートリアルを紹介し,DLの動作に関する高レベルな理解を支援する。 チュートリアルではまた、水中魚のモニタリングのような挑戦的な応用のために、DLアルゴリズムをどのように開発すべきかをステップバイステップで説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9249287163937976
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Marine ecosystems and their fish habitats are becoming increasingly important due to their integral role in providing a valuable food source and conservation outcomes. Due to their remote and difficult to access nature, marine environments and fish habitats are often monitored using underwater cameras. These cameras generate a massive volume of digital data, which cannot be efficiently analysed by current manual processing methods, which involve a human observer. DL is a cutting-edge AI technology that has demonstrated unprecedented performance in analysing visual data. Despite its application to a myriad of domains, its use in underwater fish habitat monitoring remains under explored. In this paper, we provide a tutorial that covers the key concepts of DL, which help the reader grasp a high-level understanding of how DL works. The tutorial also explains a step-by-step procedure on how DL algorithms should be developed for challenging applications such as underwater fish monitoring. In addition, we provide a comprehensive survey of key deep learning techniques for fish habitat monitoring including classification, counting, localization, and segmentation. Furthermore, we survey publicly available underwater fish datasets, and compare various DL techniques in the underwater fish monitoring domains. We also discuss some challenges and opportunities in the emerging field of deep learning for fish habitat processing. This paper is written to serve as a tutorial for marine scientists who would like to grasp a high-level understanding of DL, develop it for their applications by following our step-by-step tutorial, and see how it is evolving to facilitate their research efforts. At the same time, it is suitable for computer scientists who would like to survey state-of-the-art DL-based methodologies for fish habitat monitoring.
• Abstract（参考訳）: 海洋生態系とその魚類の生息地は、貴重な食料資源と保全結果の提供において重要な役割を担っているため、ますます重要になっている。 遠隔でアクセスが難しいため、海洋環境や魚類の生息地は水中カメラで監視されることが多い。 これらのカメラは大量のデジタルデータを生成し、人間の観察者を含む現在の手動処理方法では効率的に分析できない。 DLは最先端のAI技術であり、視覚データの解析において前例のないパフォーマンスを示している。 無数の領域に応用されているが、水中の魚類生息環境のモニタリングでの利用はまだ検討中である。 本稿では,dlの動作に関する高レベルな理解を読者が把握するための,dlの重要な概念をカバーするチュートリアルを提供する。 チュートリアルではまた、水中魚のモニタリングのような挑戦的な応用のために、DLアルゴリズムをどのように開発すべきかをステップバイステップで説明する。 さらに,魚の生息環境モニタリングにおける重要な深層学習手法について,分類,カウント,局所化,セグメンテーションを含む包括的調査を行った。 さらに,市販の水中魚データセットを調査し,水中魚モニタリング領域における各種dl技術の比較を行った。 また,魚の生息地処理における深層学習の課題と機会についても論じる。 本論文は,高レベルなDLの理解を深めたい海洋科学者のためのチュートリアルとして,ステップ・バイ・ステップのチュートリアルに従い,研究活動を促進するためにどのように進化しているかを考察する。 同時に、魚の生息環境モニタリングのための最先端のDLベースの方法論を調査したいコンピュータ科学者にも適している。

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