論文の概要: A comprehensive review of datasets and deep learning techniques for vision in Unmanned Surface Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01461v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 12:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:07.495704
• Title: A comprehensive review of datasets and deep learning techniques for vision in Unmanned Surface Vehicles
• Title（参考訳）: 無人表面車両におけるビジョンのためのデータセットと深層学習手法の総合的レビュー
• Authors: Linh Trinh, Siegfried Mercelis, Ali Anwar,
• Abstract要約: 無人のSurface Vehicles (USV) は海上作戦における主要なプラットフォームとして登場した。 USVは、労働コストを削減し、安全性を高め、エネルギーを節約し、厳しい海洋環境下で困難な無人作業を可能にする。 USVの急速な発展に伴い、検出やセグメンテーションといった多くのビジョンタスクがますます重要になっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9109581496560044
• License:
• Abstract: Unmanned Surface Vehicles (USVs) have emerged as a major platform in maritime operations, capable of supporting a wide range of applications. USVs can help reduce labor costs, increase safety, save energy, and allow for difficult unmanned tasks in harsh maritime environments. With the rapid development of USVs, many vision tasks such as detection and segmentation become increasingly important. Datasets play an important role in encouraging and improving the research and development of reliable vision algorithms for USVs. In this regard, a large number of recent studies have focused on the release of vision datasets for USVs. Along with the development of datasets, a variety of deep learning techniques have also been studied, with a focus on USVs. However, there is a lack of a systematic review of recent studies in both datasets and vision techniques to provide a comprehensive picture of the current development of vision on USVs, including limitations and trends. In this study, we provide a comprehensive review of both USV datasets and deep learning techniques for vision tasks. Our review was conducted using a large number of vision datasets from USVs. We elaborate several challenges and potential opportunities for research and development in USV vision based on a thorough analysis of current datasets and deep learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 無人のSurface Vehicles (USV) は海上での運用において主要なプラットフォームとして登場し、幅広い用途をサポートすることができる。 USVは、労働コストを削減し、安全性を高め、エネルギーを節約し、厳しい海洋環境下で困難な無人作業を可能にする。 USVの急速な発展に伴い、検出やセグメンテーションといった多くのビジョンタスクがますます重要になっている。 データセットは、USVのための信頼性の高いビジョンアルゴリズムの研究と開発を奨励し、改善する上で重要な役割を果たしている。 この点において、近年の多くの研究は、USVのためのビジョンデータセットのリリースに焦点を当てている。 データセットの開発とともに、USVに焦点を当てたさまざまなディープラーニング技術も研究されている。 しかしながら、データセットとビジョン技術の両方における最近の研究の体系的なレビューが欠如しており、制限やトレンドを含むUSVのビジョンの現在の発展の包括的図を提供している。 本研究では,USVデータセットと視覚タスクのためのディープラーニング技術の両方を包括的にレビューする。 本稿では,USVからの多数の視覚データセットを用いてレビューを行った。 我々は、現在のデータセットとディープラーニング技術に関する詳細な分析に基づいて、USVビジョンにおける研究と開発のためのいくつかの課題と潜在的機会を詳述する。

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