Fugu-MT 論文翻訳(概要): YOLO series target detection algorithms for underwater environments

論文の概要: YOLO series target detection algorithms for underwater environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03539v1
Date: Thu, 7 Sep 2023 07:52:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-08 13:57:47.312799
Title: YOLO series target detection algorithms for underwater environments
Title（参考訳）: 水中環境のためのYOLOシリーズターゲット検出アルゴリズム
Authors: Chenjie Zhang and Pengcheng Jiao
Abstract要約: You Only Look Once (YOLO)アルゴリズムは、計算速度と精度のバランスで知られている2016年に登場した代表的なターゲット検出アルゴリズムである。本稿では,水中YOLOアルゴリズムの適用方法の改善を提案し,その問題点を指摘する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: You Only Look Once (YOLO) algorithm is a representative target detection algorithm emerging in 2016, which is known for its balance of computing speed and accuracy, and now plays an important role in various fields of human production and life. However, there are still many limitations in the application of YOLO algorithm in underwater environments due to problems such as dim light and turbid water. With limited land area resources, the ocean must have great potential for future human development. In this paper, starting from the actual needs of marine engineering applications, taking underwater structural health monitoring (SHM) and underwater biological detection as examples, we propose improved methods for the application of underwater YOLO algorithms, and point out the problems that still exist.
Abstract（参考訳）: You Only Look Once (YOLO)アルゴリズムは2016年に登場した代表的なターゲット検出アルゴリズムであり、その計算速度と精度のバランスで知られており、現在では人間の生産と生活の様々な分野で重要な役割を果たしている。しかし,水中でのヨーロアルゴリズムの適用には,薄暗い光や濁った水などの問題があるため,まだ多くの制限がある。陸地資源が限られているため、海洋は将来の人類開発にとって大きな可能性を秘めなければならない。本稿では, 海洋工学の実際のニーズから, 水中構造型健康モニタリング(SHM)と水中生物検出を例に, 水中YOLOアルゴリズムの適用方法の改善を提案し, 現存する問題点を指摘する。

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