論文の概要: ODYSSEE: Oyster Detection Yielded by Sensor Systems on Edge Electronics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07003v2
- Date: Fri, 13 Sep 2024 14:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 11:48:15.918334
- Title: ODYSSEE: Oyster Detection Yielded by Sensor Systems on Edge Electronics
- Title（参考訳）: ODYSSEE:エッジエレクトロニクスのセンサシステムによるオイスター検出
- Authors: Xiaomin Lin, Vivek Mange, Arjun Suresh, Bernhard Neuberger, Aadi Palnitkar, Brendan Campbell, Alan Williams, Kleio Baxevani, Jeremy Mallette, Alhim Vera, Markus Vincze, Ioannis Rekleitis, Herbert G. Tanner, Yiannis Aloimonos,
- Abstract要約: オイスターは沿岸生態系において重要なキーストーンであり、経済的、環境的、文化的な利益をもたらす。
現在の監視戦略は、しばしば破壊的な方法に依存している。
本研究では, 安定拡散を用いた新しいパイプラインを提案し, 現実的な合成データを用いて収集した実データセットを増強する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.935296890629795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Oysters are a vital keystone species in coastal ecosystems, providing significant economic, environmental, and cultural benefits. As the importance of oysters grows, so does the relevance of autonomous systems for their detection and monitoring. However, current monitoring strategies often rely on destructive methods. While manual identification of oysters from video footage is non-destructive, it is time-consuming, requires expert input, and is further complicated by the challenges of the underwater environment. To address these challenges, we propose a novel pipeline using stable diffusion to augment a collected real dataset with realistic synthetic data. This method enhances the dataset used to train a YOLOv10-based vision model. The model is then deployed and tested on an edge platform in underwater robotics, achieving a state-of-the-art 0.657 mAP@50 for oyster detection on the Aqua2 platform.
- Abstract（参考訳）: オイスターは沿岸生態系において重要なキーストーンであり、経済的、環境的、文化的な利益をもたらす。
カキの重要性が増すにつれて、その検出と監視に対する自律システムの関連性も高まる。
しかし、現在の監視戦略は破壊的な方法に依存していることが多い。
ビデオ映像からカキを手動で識別することは破壊的ではないが、時間がかかり、専門家の入力が必要であり、水中環境の課題によってさらに複雑である。
これらの課題に対処するため、我々は安定拡散を用いた新しいパイプラインを提案し、リアルな合成データを用いて収集された実データセットを増強する。
この方法は、YOLOv10ベースのビジョンモデルをトレーニングするために使用されるデータセットを強化する。
モデルが水中ロボティクスのエッジプラットフォームに展開されテストされ、Aqua2プラットフォーム上でのカキ検出のための最先端の0.657 mAP@50が達成される。
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