論文の概要: Automatic Coral Detection with YOLO: A Deep Learning Approach for Efficient and Accurate Coral Reef Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14879v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 08:00:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 08:29:41.502201
- Title: Automatic Coral Detection with YOLO: A Deep Learning Approach for Efficient and Accurate Coral Reef Monitoring
- Title（参考訳）: YOLOによるサンゴの自動検出:効率よく正確なサンゴ礁モニタリングのためのディープラーニングアプローチ
- Authors: Ouassine Younes, Zahir Jihad, Conruyt Noël, Kayal Mohsen, A. Martin Philippe, Chenin Eric, Bigot Lionel, Vignes Lebbe Regine,
- Abstract要約: サンゴ礁は、人為的な影響や気候変動によって脅威にさらされている重要な生態系である。
本稿では,深層学習モデルを用いたサンゴ自動検出システムを提案する。
- 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: Coral reefs are vital ecosystems that are under increasing threat due to local human impacts and climate change. Efficient and accurate monitoring of coral reefs is crucial for their conservation and management. In this paper, we present an automatic coral detection system utilizing the You Only Look Once (YOLO) deep learning model, which is specifically tailored for underwater imagery analysis. To train and evaluate our system, we employ a dataset consisting of 400 original underwater images. We increased the number of annotated images to 580 through image manipulation using data augmentation techniques, which can improve the model's performance by providing more diverse examples for training. The dataset is carefully collected from underwater videos that capture various coral reef environments, species, and lighting conditions. Our system leverages the YOLOv5 algorithm's real-time object detection capabilities, enabling efficient and accurate coral detection. We used YOLOv5 to extract discriminating features from the annotated dataset, enabling the system to generalize, including previously unseen underwater images. The successful implementation of the automatic coral detection system with YOLOv5 on our original image dataset highlights the potential of advanced computer vision techniques for coral reef research and conservation. Further research will focus on refining the algorithm to handle challenging underwater image conditions, and expanding the dataset to incorporate a wider range of coral species and spatio-temporal variations.
- Abstract（参考訳）: サンゴ礁は、人為的な影響や気候変動によって脅威にさらされている重要な生態系である。
サンゴ礁の保存と管理には効率的かつ正確なモニタリングが不可欠である。
本稿では,水中画像解析に特化して最適化されたYou Only Look Once (YOLO)ディープラーニングモデルを用いたサンゴの自動検出システムを提案する。
システムの訓練と評価には,400個の水中画像からなるデータセットを用いる。
我々は,データ拡張技術を用いて画像操作を行うことで,注釈付き画像の数を580に増やし,より多様なトレーニング例を提供することで,モデルの性能を向上させることができた。
データセットは、様々なサンゴ礁環境、種、照明条件を捉えた水中ビデオから注意深く収集される。
本システムは, YOLOv5アルゴリズムのリアルタイム物体検出機能を活用し, 効率よく高精度なサンゴ検出を実現する。
YOLOv5を用いて、注釈付きデータセットから識別特徴を抽出し、以前は見つからなかった水中画像を含むシステムを一般化した。
YOLOv5によるサンゴ自動検出システムの実装が成功したことは,サンゴ礁研究・保全のための先進的なコンピュータビジョン技術の可能性を浮き彫りにした。
さらなる研究は、挑戦的な水中画像条件を扱うアルゴリズムを洗練し、データセットを拡張してより広い範囲のサンゴ種と時空間変動を組み込むことに焦点を当てる。
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