論文の概要: Vision meets algae: A novel way for microalgae recognization and health monitor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07546v2
- Date: Mon, 26 Aug 2024 09:01:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 01:37:08.523062
- Title: Vision meets algae: A novel way for microalgae recognization and health monitor
- Title（参考訳）: Vision meets algae:マイクロ藻の認識と健康モニタリングのための新しい方法
- Authors: Shizheng Zhou, Juntao Jiang, Xiaohan Hong, Yan Hong, Pengcheng Fu,
- Abstract要約: このデータセットは、異なる状態の藻属と同じ属の異なる状態の画像を含む。
このデータセット上で、TOOD、YOLOv5、YOLOv8およびRCNNアルゴリズムの変種をトレーニング、検証、テストしました。
その結果,1段階と2段階の物体検出モデルの両方で平均精度が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.731844884087066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Marine microalgae are widespread in the ocean and play a crucial role in the ecosystem. Automatic identification and location of marine microalgae in microscopy images would help establish marine ecological environment monitoring and water quality evaluation system. We proposed a new dataset for the detection of marine microalgae and a range of detection methods, the dataset including images of different genus of algae and the same genus in different states. We set the number of unbalanced classes in the data set and added images of mixed water samples in the test set to simulate the actual situation in the field. Then we trained, validated and tested the, TOOD, YOLOv5, YOLOv8 and variants of RCNN algorithms on this dataset. The results showed both one-stage and two-stage object detection models can achieve high mean average precision, which proves the ability of computer vision in multi-object detection of microalgae, and provides basic data and models for real-time detection of microalgal cells.
- Abstract（参考訳）: 海洋性藻類は海洋に広く分布し、生態系において重要な役割を担っている。
顕微鏡画像中の海藻の自動識別と位置は、海洋環境モニタリングと水質評価システムを確立するのに役立つだろう。
本研究では,海藻の検出のための新しいデータセットと,異なる状態の藻類と同一属の画像を含む様々な検出方法を提案する。
我々は,データセット内の不均衡なクラス数を設定し,テストセットに混合水サンプルの画像を加え,フィールドの実際の状況をシミュレートした。
そして、このデータセット上で、TOOD、YOLOv5、YOLOv8、RCNNアルゴリズムの亜種をトレーニング、検証、テストしました。
その結果,1段階と2段階の物体検出モデルの両方で平均精度が向上し,マイクロ藻類のマルチオブジェクト検出におけるコンピュータビジョンの能力が証明され,マイクロ藻類のリアルタイム検出のための基本データとモデルが提供されることがわかった。
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