Fugu-MT 論文翻訳(概要): CoralVOS: Dataset and Benchmark for Coral Video Segmentation

論文の概要: CoralVOS: Dataset and Benchmark for Coral Video Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01946v1
Date: Tue, 3 Oct 2023 10:45:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-04 14:50:26.569414
Title: CoralVOS: Dataset and Benchmark for Coral Video Segmentation
Title（参考訳）: CoralVOS: コーラルビデオセグメンテーションのためのデータセットとベンチマーク
Authors: Zheng Ziqiang, Xie Yaofeng, Liang Haixin, Yu Zhibin, Sai-Kit Yeung
Abstract要約: 第1図で示すような大規模サンゴビデオセグメンテーションデータセット(textbfCoralVOS)を提案する。我々はCoralVOSデータセットで、最新の6つの最先端ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)アルゴリズムを含む実験を行いました。その結果,セグメンテーション精度がさらに向上する可能性がまだ高いことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.434773034255455
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Coral reefs formulate the most valuable and productive marine ecosystems, providing habitat for many marine species. Coral reef surveying and analysis are currently confined to coral experts who invest substantial effort in generating comprehensive and dependable reports (\emph{e.g.}, coral coverage, population, spatial distribution, \textit{etc}), from the collected survey data. However, performing dense coral analysis based on manual efforts is significantly time-consuming, the existing coral analysis algorithms compromise and opt for performing down-sampling and only conducting sparse point-based coral analysis within selected frames. However, such down-sampling will \textbf{inevitable} introduce the estimation bias or even lead to wrong results. To address this issue, we propose to perform \textbf{dense coral video segmentation}, with no down-sampling involved. Through video object segmentation, we could generate more \textit{reliable} and \textit{in-depth} coral analysis than the existing coral reef analysis algorithms. To boost such dense coral analysis, we propose a large-scale coral video segmentation dataset: \textbf{CoralVOS} as demonstrated in Fig. 1. To the best of our knowledge, our CoralVOS is the first dataset and benchmark supporting dense coral video segmentation. We perform experiments on our CoralVOS dataset, including 6 recent state-of-the-art video object segmentation (VOS) algorithms. We fine-tuned these VOS algorithms on our CoralVOS dataset and achieved observable performance improvement. The results show that there is still great potential for further promoting the segmentation accuracy. The dataset and trained models will be released with the acceptance of this work to foster the coral reef research community.
Abstract（参考訳）: サンゴ礁は最も価値があり生産的な海洋生態系を定式化し、多くの海洋生物の生息地を提供している。サンゴ礁の測量と分析は現在、収集された調査データから、包括的で信頼できるレポート(例えば、サンゴのカバレッジ、人口、空間分布、 \textit{etc})の作成に多大な投資を行うサンゴの専門家に限られている。しかし,手作業による密接なサンゴ解析を行うのは非常に時間がかかるため,既存のサンゴ解析アルゴリズムが妥協し,ダウンサンプリングを行うことを選択し,選択されたフレーム内でのみスパースポイントに基づくサンゴ解析を行う。しかし、そのようなダウンサンプリングは、推定バイアスを導入するか、あるいは間違った結果をもたらす。この問題に対処するために,ダウンサンプリングを伴わない,‘textbf{dense coral video segmentation}’を提案する。ビデオオブジェクトのセグメンテーションを通じて、既存のサンゴ礁分析アルゴリズムよりも、より多く \textit{reliable} と \textit{in-depth} のサンゴ解析を生成することができる。そのような密集したサンゴの分析を促進するために、図1に示すような大規模サンゴビデオセグメンテーションデータセットである \textbf{CoralVOS} を提案する。私たちの知る限りでは、CoralVOSはサンゴの動画セグメンテーションをサポートする最初のデータセットとベンチマークです。我々はCoralVOSデータセットで、最新の6つの最先端ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)アルゴリズムを含む実験を行った。 CoralVOSデータセット上でこれらのVOSアルゴリズムを微調整し、観測可能なパフォーマンス改善を実現しました。その結果,セグメンテーション精度がさらに向上する可能性がまだ高いことがわかった。データセットとトレーニングされたモデルがリリースされ、サンゴ礁研究コミュニティを育成する作業が受理される。

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