Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimized Deep Learning Models for AUV Seabed Image Analysis

論文の概要: Optimized Deep Learning Models for AUV Seabed Image Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10399v1
Date: Fri, 17 Nov 2023 09:00:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-20 15:24:33.432336
Title: Optimized Deep Learning Models for AUV Seabed Image Analysis
Title（参考訳）: AUV海底画像解析のための最適化深層学習モデル
Authors: Rajesh Sharma R, Akey Sungheetha, Chinnaiyan R
Abstract要約: この記事では、AUV海底画像処理の最新技術の概要と比較について紹介する。私たちは海底技術の世界に入り、コンピューターやアルゴリズムの進歩を通じて、センサーやカメラの進歩を網羅する。このページを最後に読むと、AUVを使って海底写真を処理するための最新の技術やツールをしっかり理解することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Using autonomous underwater vehicles, or AUVs, has completely changed how we gather data from the ocean floor. AUV innovation has advanced significantly, especially in the analysis of images, due to the increasing need for accurate and efficient seafloor mapping. This blog post provides a detailed summary and comparison of the most current advancements in AUV seafloor image processing. We will go into the realm of undersea technology, covering everything through computer and algorithmic advancements to advances in sensors and cameras. After reading this page through to the end, you will have a solid understanding of the most up-to-date techniques and tools for using AUVs to process seabed photos and how they could further our comprehension of the ocean floor
Abstract（参考訳）: 自律型水中車両(AUV)は、海底からのデータ収集方法を完全に変えた。 auvのイノベーションは、精度が高く効率的な海底マッピングの必要性が高まっているため、特に画像分析において著しく進歩した。この記事では、AUV海底画像処理の最新技術の概要と比較について紹介する。私たちは海底技術の世界に入り、コンピューターやアルゴリズムの進歩を通じて、センサーやカメラの進歩を網羅する。このページを最後に読むと、AUVを使って海底写真を処理するための最新の技術とツールが理解でき、海底の理解をさらに深めることができる。

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