論文の概要: CoralSCOP-LAT: Labeling and Analyzing Tool for Coral Reef Images with Dense Mask

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20436v2
• Date: Mon, 06 Oct 2025 09:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:09.066597
• Title: CoralSCOP-LAT: Labeling and Analyzing Tool for Coral Reef Images with Dense Mask
• Title（参考訳）: CoralSCOP-LAT:Dense Maskを用いたサンゴ礁画像のラベリングと解析ツール
• Authors: Yuk-Kwan Wong, Ziqiang Zheng, Mingzhe Zhang, David Suggett, Sai-Kit Yeung,
• Abstract要約: CoralSCOP-LATはサンゴのイメージ分析とラベル付けツールで、サンゴの領域を自動的に分割し分析する。 評価の結果,CoralSCOP-LATは時間効率,精度,精度,柔軟性の観点から既存のサンゴ礁解析ツールを上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.267378309290116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Coral reef imagery offers critical data for monitoring ecosystem health, in particular as the ease of image datasets continues to rapidly expand. Whilst semi-automated analytical platforms for reef imagery are becoming more available, the dominant approaches face fundamental limitations. To address these challenges, we propose CoralSCOP-LAT, a coral reef image analysis and labeling tool that automatically segments and analyzes coral regions. By leveraging advanced machine learning models tailored for coral reef segmentation, CoralSCOP-LAT enables users to generate dense segmentation masks with minimal manual effort, significantly enhancing both the labeling efficiency and precision of coral reef analysis. Our extensive evaluations demonstrate that CoralSCOP-LAT surpasses existing coral reef analysis tools in terms of time efficiency, accuracy, precision, and flexibility. CoralSCOP-LAT, therefore, not only accelerates the coral reef annotation process but also assists users in obtaining high-quality coral reef segmentation and analysis outcomes. Github Page: https://github.com/ykwongaq/CoralSCOP-LAT.
• Abstract（参考訳）: サンゴ礁の画像は、特に画像データセットの容易さが急速に拡大し続けているため、生態系の健全性を監視するために重要なデータを提供する。 サンゴ礁画像の半自動解析プラットフォームがより利用できるようになる一方で、支配的なアプローチは基本的な制限に直面している。 これらの課題に対処するために,サンゴ礁の画像解析とラベル付けツールであるCoralSCOP-LATを提案する。 サンゴ礁のセグメンテーションに適した高度な機械学習モデルを活用することで、CoralSCOP-LATは、ユーザーが最小限の手作業で密集したセグメンテーションマスクを作成できるようにし、サンゴ礁分析のラベル付け効率と精度を大幅に向上させる。 CoralSCOP-LATは、時間効率、精度、精度、柔軟性の点で、既存のサンゴ礁分析ツールよりも優れていることを示す。 なので、CoralSCOP-LATはサンゴ礁のアノテーションプロセスを加速するだけでなく、高品質なサンゴ礁のセグメンテーションと分析結果を得るのにも役立ちます。 Githubページ:https://github.com/ykwongaq/CoralSCOP-LAT.com

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