論文の概要: SeagrassFinder: Deep Learning for Eelgrass Detection and Coverage Estimation in the Wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16147v1
- Date: Fri, 20 Dec 2024 18:50:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:23:42.063672
- Title: SeagrassFinder: Deep Learning for Eelgrass Detection and Coverage Estimation in the Wild
- Title（参考訳）: 海草ファインダー:野生における海草の検出・被覆推定のための深層学習
- Authors: Jannik Elsäßer, Laura Weihl, Veronika Cheplygina, Lisbeth Tangaa Nielsen,
- Abstract要約: 海草の草原は海洋生態系において重要な役割を担い、炭素の隔離のような重要なサービスを提供している。
海草被覆度を評価するために水中ビデオトランクターを解析する現在の手作業は、時間と主観的である。
本研究では,海底ビデオデータから海草の検出とカバレッジ推定のプロセスを自動化するためのディープラーニングモデルについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0617118349563253
- License:
- Abstract: Seagrass meadows play a crucial role in marine ecosystems, providing important services such as carbon sequestration, water quality improvement, and habitat provision. Monitoring the distribution and abundance of seagrass is essential for environmental impact assessments and conservation efforts. However, the current manual methods of analyzing underwater video transects to assess seagrass coverage are time-consuming and subjective. This work explores the use of deep learning models to automate the process of seagrass detection and coverage estimation from underwater video data. A dataset of over 8,300 annotated underwater images was created, and several deep learning architectures, including ResNet, InceptionNetV3, DenseNet, and Vision Transformer, were evaluated for the task of binary classification of ``Eelgrass Present'' and ``Eelgrass Absent'' images. The results demonstrate that deep learning models, particularly the Vision Transformer, can achieve high performance in predicting eelgrass presence, with AUROC scores exceeding 0.95 on the final test dataset. The use of transfer learning and the application of the Deep WaveNet underwater image enhancement model further improved the models' capabilities. The proposed methodology allows for the efficient processing of large volumes of video data, enabling the acquisition of much more detailed information on seagrass distributions compared to current manual methods. This information is crucial for environmental impact assessments and monitoring programs, as seagrasses are important indicators of coastal ecosystem health. Overall, this project demonstrates the value that deep learning can bring to the field of marine ecology and environmental monitoring.
- Abstract（参考訳）: 海草の草原は海洋生態系において重要な役割を担い、炭素の隔離、水質改善、生息地確保などの重要なサービスを提供している。
環境影響評価と保全のためには,海草の分布と豊富さのモニタリングが不可欠である。
しかし、海草被覆度を評価するために水中ビデオトランクターを解析する現在の手作業は、時間と主観的である。
本研究では,海底ビデオデータから海草の検出とカバレッジ推定のプロセスを自動化するためのディープラーニングモデルについて検討する。
8300以上の注釈付き水中画像のデータセットが作成され、'Eelgrass Present'と'Eelgrass Absent'のバイナリ分類のタスクに対して、ResNet、InceptionNetV3、DenseNet、Vision Transformerなどのディープラーニングアーキテクチャが評価された。
その結果、ディープラーニングモデル、特にVision Transformerは、最終的なテストデータセットでAUROCスコアが0.95を超え、エルグラスの存在を予測する上で高いパフォーマンスを達成できることが示されている。
転送学習の利用とディープウェーブネット水中画像強調モデルの適用により、モデルの能力はさらに向上した。
提案手法は,大量の映像データを効率的に処理し,海草分布の詳細な情報を得ることを可能にする。
この情報は、海岸生態系の健康にとって重要な指標であり、環境影響評価やモニタリングプログラムに不可欠である。
本研究は, 海洋生態学と環境モニタリングの分野において, ディープラーニングがもたらす価値を示すものである。
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