論文の概要: FishNet: Deep Neural Networks for Low-Cost Fish Stock Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10916v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 12:44:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 21:06:03.160984
- Title: FishNet: Deep Neural Networks for Low-Cost Fish Stock Estimation
- Title（参考訳）: FishNet:低コスト魚種推定のためのディープニューラルネットワーク
- Authors: Moseli Mots'oehli, Anton Nikolaev, Wawan B. IGede, John Lynham, Peter J. Mous, Peter Sadowski,
- Abstract要約: 本稿では,分類分類と魚の大きさ推定の両方を行う自動コンピュータビジョンシステムを提案する。
システムはまず、Mask R-CNNを用いてオブジェクト検出とセグメンテーションを行う。
各魚種は、別個の機械学習モデルを用いて分類され、予測される長さが決定される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fish stock assessment often involves manual fish counting by taxonomy specialists, which is both time-consuming and costly. We propose an automated computer vision system that performs both taxonomic classification and fish size estimation from images taken with a low-cost digital camera. The system first performs object detection and segmentation using a Mask R-CNN to identify individual fish from images containing multiple fish, possibly consisting of different species. Then each fish species is classified and the predicted length using separate machine learning models. These models are trained on a dataset of 50,000 hand-annotated images containing 163 different fish species, ranging in length from 10cm to 250cm. Evaluated on held-out test data, our system achieves a $92\%$ intersection over union on the fish segmentation task, a $89\%$ top-1 classification accuracy on single fish species classification, and a $2.3$~cm mean error on the fish length estimation task.
- Abstract（参考訳）: 魚の在庫評価は、しばしば、時間と費用のかかる分類の専門家による手動の魚の数え方にかかわる。
低コストデジタルカメラで撮影された画像から分類分類と魚の大きさ推定を行う自動コンピュータビジョンシステムを提案する。
このシステムはまずMask R-CNNを用いて物体の検出とセグメンテーションを行い、おそらく異なる種からなる複数の魚を含む画像から個々の魚を識別する。
次に、各魚種を別々に機械学習モデルを用いて分類し、予測した長さを推定する。
これらのモデルは、長さ10cmから250cmの163の異なる魚種を含む5万枚の手書き画像のデータセットで訓練されている。
実験結果から,本システムは魚の群集化作業における対合9.2\%,単魚種分類におけるトップ-1分類精度8.9\%,魚長推定作業における平均誤差2.3$~cmを達成した。
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