Fugu-MT 論文翻訳(概要): Application of the YOLOv5 Model for the Detection of Microobjects in the Marine Environment

論文の概要: Application of the YOLOv5 Model for the Detection of Microobjects in the Marine Environment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15218v1
Date: Mon, 28 Nov 2022 10:58:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-29 14:37:47.659373
Title: Application of the YOLOv5 Model for the Detection of Microobjects in the Marine Environment
Title（参考訳）: YOLOv5モデルの海洋環境における微小物体検出への応用
Authors: Aleksandr N. Grekov (1)(2), Yurii E. Shishkin, Sergei S. Peliushenko, Aleksandr S. Mavrin, ((1) Institute of Natural and Technical Systems, (2) Sevastopol State University)
Abstract要約: 海洋環境における微小物体の自動検出と認識の問題を解決するためのYOLOV5機械学習モデルの有効性について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 101.18253437732933
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The efficiency of using the YOLOV5 machine learning model for solving the problem of automatic de-tection and recognition of micro-objects in the marine environment is studied. Samples of microplankton and microplastics were prepared, according to which a database of classified images was collected for training an image recognition neural network. The results of experiments using a trained network to find micro-objects in photo and video images in real time are presented. Experimental studies have shown high efficiency, comparable to manual recognition, of the proposed model in solving problems of detect-ing micro-objects in the marine environment.
Abstract（参考訳）: 海洋環境における微小物体の自動検出と認識の問題を解決するためのYOLOV5機械学習モデルの有効性について検討した。マイクロプランクトンとマイクロプラスチックのサンプルを作成し,画像認識ニューラルネットワークを訓練するために,機密画像のデータベースを収集した。訓練されたネットワークを用いて、写真やビデオ画像中の微小物体をリアルタイムで見つける実験結果を示す。実験により, 海洋環境における微小物体の検出問題の解法において, 提案モデルを用いた手動認識に匹敵する高い効率性を示した。

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