論文の概要: MarineDet: Towards Open-Marine Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01931v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 10:13:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 15:00:22.087703
• Title: MarineDet: Towards Open-Marine Object Detection
• Title（参考訳）: MarineDet: オープンマリンオブジェクト検出を目指す
• Authors: Liang Haixin, Zheng Ziqiang, Ma Zeyu, Sai-Kit Yeung
• Abstract要約: オープンマリン物体検出(OMOD: Open-marine object detection)は、多種多様で目に見えない海洋物体を検知し、分類と局所化を同時に行うために必要である。 我々は、事前訓練を通じて共同視覚テキスト意味空間を定式化し、その後、海洋固有の訓練を行い、航空から海への知識伝達を実現する。 実験により、既存のジェネラリストや専門オブジェクト検出アルゴリズムよりも、MarineDetの方が優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.58409623192008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Marine object detection has gained prominence in marine research, driven by the pressing need to unravel oceanic mysteries and enhance our understanding of invaluable marine ecosystems. There is a profound requirement to efficiently and accurately identify and localize diverse and unseen marine entities within underwater imagery. The open-marine object detection (OMOD for short) is required to detect diverse and unseen marine objects, performing categorization and localization simultaneously. To achieve OMOD, we present \textbf{MarineDet}. We formulate a joint visual-text semantic space through pre-training and then perform marine-specific training to achieve in-air-to-marine knowledge transfer. Considering there is no specific dataset designed for OMOD, we construct a \textbf{MarineDet dataset} consisting of 821 marine-relative object categories to promote and measure OMOD performance. The experimental results demonstrate the superior performance of MarineDet over existing generalist and specialist object detection algorithms. To the best of our knowledge, we are the first to present OMOD, which holds a more valuable and practical setting for marine ecosystem monitoring and management. Our research not only pushes the boundaries of marine understanding but also offers a standard pipeline for OMOD.
• Abstract（参考訳）: 海洋の物体検出は、海洋の謎を解き明かし、貴重な海洋生態系の理解を深める必要性によって、海洋研究で注目されている。 水中画像中の多様な海洋生物を効率よく、正確に同定し、局在させることが求められている。 オープンマリン物体検出(OMOD:open-marine object detection)は、多様な海洋物体を検知し、分類と局所化を同時に行うために必要である。 OMOD を達成するために、textbf{MarineDet} を示す。 我々は、事前訓練を通じて共同視覚テキスト意味空間を定式化し、海洋固有の訓練を行い、航空から海への知識伝達を実現する。 OMOD用に設計された特定のデータセットが存在しないことを考慮し、OMODのパフォーマンスを促進・測定するために、821の海洋相対オブジェクトカテゴリからなる \textbf{MarineDet データセットを構築した。 実験の結果,marinedetは,既存のジェネラリストおよびスペシャリスト検出アルゴリズムよりも優れた性能を示した。 このOMODは,海洋生態系のモニタリングと管理を行う上で,より価値が高く実践的な環境である。 我々の研究は海洋理解の境界を推し進めるだけでなく、OMODの標準パイプラインも提供しています。

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