論文の概要: Flatfish Lesion Detection Based on Part Segmentation Approach and Lesion Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11348v2
• Date: Mon, 16 Jun 2025 04:53:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.596357
• Title: Flatfish Lesion Detection Based on Part Segmentation Approach and Lesion Image Generation
• Title（参考訳）: 部分分割法によるフラットフィッシュ損傷検出と画像生成
• Authors: Seo-Bin Hwang, Han-Young Kim, Chae-Yeon Heo, Hie-Yong Jeong, Sung-Ju Jung, Yeong-Jun Cho,
• Abstract要約: ヒラメは、世界中で大量に消費される主要な養殖種である。 伝統的に、視覚検査によって病変が検出されるが、多数の魚を観察することは困難である。 本研究は, 生成的対向ネットワークと画像調和法を用いて, 魚の病変像を増強する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5937476291232799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The flatfish is a major farmed species consumed globally in large quantities. However, due to the densely populated farming environment, flatfish are susceptible to lesions and diseases, making early lesion detection crucial. Traditionally, lesions were detected through visual inspection, but observing large numbers of fish is challenging. Automated approaches based on deep learning technologies have been widely used to address this problem, but accurate detection remains difficult due to the diversity of the fish and the lack of a fish lesion and disease dataset. This study augments fish lesion images using generative adversarial networks and image harmonization methods. Next, lesion detectors are trained separately for three body parts (head, fins, and body) to address individual lesions properly. Additionally, a flatfish lesion and disease image dataset, called FlatIMG, is created and verified using the proposed methods on the dataset. A flash salmon lesion dataset is also tested to validate the generalizability of the proposed methods. The results achieved 12% higher performance than the baseline framework. This study is the first attempt to create a high-quality flatfish lesion image dataset with detailed annotations and propose an effective lesion detection framework. Automatic lesion and disease monitoring can be achieved in farming environments using the proposed methods and dataset.
• Abstract（参考訳）: ヒラメは、世界中で大量に消費される主要な養殖種である。 しかし、人口密集した農業環境のため、フラットフィッシュは病変や病気の影響を受けやすいため、早期の病変の発見が不可欠である。 伝統的に、視覚検査によって病変が検出されるが、多数の魚を観察することは困難である。 深層学習技術に基づく自動的なアプローチはこの問題に対処するために広く用いられているが、魚の多様性と魚の病変や疾患データセットの欠如により、正確な検出は難しいままである。 本研究は, 生成的対向ネットワークと画像調和法を用いて, 魚の病変像を増強する。 次に、病変検出装置は、個々の病変に適切に対処するための3つの身体部分(頭、ひれ、体)を個別に訓練する。 さらに、そのデータセット上で提案した手法を用いて、フラットフィッシュ病変とFlatIMGと呼ばれる病気画像データセットを作成し、検証する。 また,本手法の一般化性を検証するために,フラッシュサーモン病変データセットも試験した。 その結果、ベースラインフレームワークよりもパフォーマンスが12%向上した。 本研究は,詳細なアノテーションを付加した高品質なフラットフィッシュ病変画像データセットを作成し,効果的な病変検出フレームワークを提案する最初の試みである。 提案手法とデータセットを用いて, 農業環境における病巣の自動モニタリングが可能である。

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