論文の概要: From underwater to aerial: a novel multi-scale knowledge distillation approach for coral reef monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17883v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 06:12:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:23:03.057298
• Title: From underwater to aerial: a novel multi-scale knowledge distillation approach for coral reef monitoring
• Title（参考訳）: 水中から空中へ:サンゴ礁モニタリングのための新しいマルチスケール知識蒸留手法
• Authors: Matteo Contini, Victor Illien, Julien Barde, Sylvain Poulain, Serge Bernard, Alexis Joly, Sylvain Bonhommeau,
• Abstract要約: 本研究は,サンゴ礁のサンゴ礁モニタリングに,小型水中画像と中規模空中画像を統合した新しいマルチスケールアプローチを提案する。 変圧器を用いた深層学習モデルは水中画像に基づいて訓練され、様々なサンゴ型、関連する動物相、生息地を含む31のクラスの存在を検出する。 以上の結果から,本手法はサンゴのサンゴ類型および生息域の予測において高い精度を達成し,より大規模なサンゴ礁地域への細分化を成功裏に進めることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0644791181419937
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• Abstract: Drone-based remote sensing combined with AI-driven methodologies has shown great potential for accurate mapping and monitoring of coral reef ecosystems. This study presents a novel multi-scale approach to coral reef monitoring, integrating fine-scale underwater imagery with medium-scale aerial imagery. Underwater images are captured using an Autonomous Surface Vehicle (ASV), while aerial images are acquired with an aerial drone. A transformer-based deep-learning model is trained on underwater images to detect the presence of 31 classes covering various coral morphotypes, associated fauna, and habitats. These predictions serve as annotations for training a second model applied to aerial images. The transfer of information across scales is achieved through a weighted footprint method that accounts for partial overlaps between underwater image footprints and aerial image tiles. The results show that the multi-scale methodology successfully extends fine-scale classification to larger reef areas, achieving a high degree of accuracy in predicting coral morphotypes and associated habitats. The method showed a strong alignment between underwater-derived annotations and ground truth data, reflected by an AUC (Area Under the Curve) score of 0.9251. This shows that the integration of underwater and aerial imagery, supported by deep-learning models, can facilitate scalable and accurate reef assessments. This study demonstrates the potential of combining multi-scale imaging and AI to facilitate the monitoring and conservation of coral reefs. Our approach leverages the strengths of underwater and aerial imagery, ensuring the precision of fine-scale analysis while extending it to cover a broader reef area.
• Abstract（参考訳）: ドローンによるリモートセンシングとAI駆動の手法を組み合わせることで、サンゴ礁生態系の正確なマッピングとモニタリングが可能になった。 本研究は,サンゴ礁のサンゴ礁モニタリングに,小型水中画像と中規模空中画像を統合した新しいマルチスケールアプローチを提案する。 水中画像は自動表面車両(ASV)で撮影され、空中画像は空中ドローンで取得される。 変圧器を用いた深層学習モデルは水中画像に基づいて訓練され、様々なサンゴ型、関連する動物相、生息地を含む31のクラスの存在を検出する。 これらの予測は、空中画像に適用された第2のモデルをトレーニングするためのアノテーションとして機能する。 スケールにわたる情報の転送は、水中の画像フットプリントと空中画像タイルの間の部分的な重複を考慮に入れた重み付きフットプリント法によって達成される。 以上の結果から,本手法はサンゴのサンゴ類型や生息環境の予測に高い精度で精度を達成し,より大規模なサンゴ礁地域への細かな分類を成功裏に進めることが示唆された。 この手法は,AUC(Area Under the Curve)スコア0.9251で反射された水中からのアノテーションと地上の真実データとの強い一致を示した。 このことは、深層学習モデルによって支援された水中画像と空中画像の統合が、スケーラブルで正確なサンゴ礁評価を促進することを示している。 本研究では,サンゴ礁のモニタリングと保存を容易にするため,マルチスケールイメージングとAIを組み合わせる可能性を示す。 提案手法は水中画像と空中画像の強度を活用し,より広いサンゴ礁域を網羅しながら,微細な解析の精度を確保できる。

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