論文の概要: Closer to Ground Truth: Realistic Shape and Appearance Labeled Data Generation for Unsupervised Underwater Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16051v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 11:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.370632
• Title: Closer to Ground Truth: Realistic Shape and Appearance Labeled Data Generation for Unsupervised Underwater Image Segmentation
• Title（参考訳）: 地上の真実に近づいた:非監督水中画像分割のためのリアルな形状と外観ラベル付きデータ生成
• Authors: Andrei Jelea, Ahmed Nabil Belbachir, Marius Leordeanu,
• Abstract要約: 人間のアノテーションを必要としない2段階の非教師付きセグメンテーション手法を導入し、人工的に作成された実画像と実画像を組み合わせる。 本手法は,仮想魚を現実世界の水中環境に配置することにより,難易度の高い合成訓練データを生成する。 水中ビデオにおけるサーモンセグメンテーションの特定の事例にその効果を示し,本研究で最大のデータセットであるDeepSalmon(30GB)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.511846002129522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving fish segmentation in underwater videos, a real-world problem of great practical value in marine and aquaculture industry, is a challenging task due to the difficulty of the filming environment, poor visibility and limited existing annotated underwater fish data. In order to overcome these obstacles, we introduce a novel two stage unsupervised segmentation approach that requires no human annotations and combines artificially created and real images. Our method generates challenging synthetic training data, by placing virtual fish in real-world underwater habitats, after performing fish transformations such as Thin Plate Spline shape warping and color Histogram Matching, which realistically integrate synthetic fish into the backgrounds, making the generated images increasingly closer to the real world data with every stage of our approach. While we validate our unsupervised method on the popular DeepFish dataset, obtaining a performance close to a fully-supervised SoTA model, we further show its effectiveness on the specific case of salmon segmentation in underwater videos, for which we introduce DeepSalmon, the largest dataset of its kind in the literature (30 GB). Moreover, on both datasets we prove the capability of our approach to boost the performance of the fully-supervised SoTA model.
• Abstract（参考訳）: 水中ビデオにおける魚のセグメンテーションの解決は、海洋・水産産業において非常に有用な現実的な問題であり、撮影環境の難しさ、視界の悪化、既存の注釈付き水中魚データに制限があるため、課題である。 これらの障害を克服するために,人間のアノテーションを必要とせず,人工的生成と実画像を組み合わせた2段階の非教師付きセグメンテーション手法を提案する。 提案手法は, 仮想魚を実際の水中環境に配置し, 合成魚を背景に現実的に統合した薄板スプライン形状整形, 色ヒストグラムマッチングなどの魚の変換を行い, 生鮮魚を実際の水中環境に近づけることにより, より現実的な合成訓練データを生成する。 一般的なDeepFishデータセットの教師なし手法を検証するとともに、完全教師付きSoTAモデルに近い性能が得られる一方で、水中ビデオにおけるサーモンセグメンテーションの特定のケースにおいて、その効果を示すとともに、文学において最大のデータセットであるDeepSalmon(30GB)を紹介した。 さらに、両データセットにおいて、完全に教師されたSoTAモデルの性能を高めるためのアプローチの能力を証明する。

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