論文の概要: Deep Learning Innovations for Underwater Waste Detection: An In-Depth Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18299v1
- Date: Tue, 28 May 2024 15:51:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 17:50:12.411663
- Title: Deep Learning Innovations for Underwater Waste Detection: An In-Depth Analysis
- Title（参考訳）: 水中廃棄物検出のための深層学習技術:深部分析
- Authors: Jaskaran Singh Walia, Pavithra L K,
- Abstract要約: 本稿では, 埋立廃棄物処理とごみ処理の基盤となるため, 最先端のアーキテクチャと既存のデータセットを網羅的に検討する。
第一の目的は、高度な水中センサーと自律型水中車両によって活用される物体の局所化手法のベンチマークを確立することである。
- 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: Addressing the issue of submerged underwater trash is crucial for safeguarding aquatic ecosystems and preserving marine life. While identifying debris present on the surface of water bodies is straightforward, assessing the underwater submerged waste is a challenge due to the image distortions caused by factors such as light refraction, absorption, suspended particles, color shifts, and occlusion. This paper conducts a comprehensive review of state-of-the-art architectures and on the existing datasets to establish a baseline for submerged waste and trash detection. The primary goal remains to establish the benchmark of the object localization techniques to be leveraged by advanced underwater sensors and autonomous underwater vehicles. The ultimate objective is to explore the underwater environment, to identify, and remove underwater debris. The absence of benchmarks (dataset or algorithm) in many researches emphasizes the need for a more robust algorithmic solution. Through this research, we aim to give performance comparative analysis of various underwater trash detection algorithms.
- Abstract（参考訳）: 水没した水中ゴミの問題は、水生生態系の保護と海洋生物の保全に不可欠である。
水面に存在する破片の識別は簡単であるが, 光屈折, 吸収, 懸濁粒子, 色変化, 閉塞などの要因による画像歪みが原因で, 水中下水廃物の評価は困難である。
本稿では, 埋立廃棄物処理とごみ処理の基盤となるため, 最先端のアーキテクチャと既存のデータセットを網羅的に検討する。
第一の目的は、高度な水中センサーと自律型水中車両によって活用される物体の局所化手法のベンチマークを確立することである。
最終的な目的は、水中環境を探索し、水中の破片を特定し、除去することである。
多くの研究におけるベンチマーク(データセットやアルゴリズム)の欠如は、より堅牢なアルゴリズムソリューションの必要性を強調している。
本研究は, 水中ゴミ検出アルゴリズムの性能比較分析を行うことを目的とする。
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