論文の概要: The Coralscapes Dataset: Semantic Scene Understanding in Coral Reefs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20000v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 18:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:35.162906
• Title: The Coralscapes Dataset: Semantic Scene Understanding in Coral Reefs
• Title（参考訳）: The Coralscapes Dataset: サンゴ礁のセマンティックなシーン理解
• Authors: Jonathan Sauder, Viktor Domazetoski, Guilhem Banc-Prandi, Gabriela Perna, Anders Meibom, Devis Tuia,
• Abstract要約: 本研究はサンゴ礁において,2075のイメージ,39のベントニッククラス,174kのセグメンテーションマスクを含む汎用的なセグメンテーションデータセットを初めて公開する。 我々は、幅広いセマンティックセグメンテーションモデルをベンチマークし、Coralscapesから既存の小さなデータセットへの変換学習が一貫して最先端のパフォーマンスをもたらすことを発見した。 Coralscapesは、コンピュータビジョンに基づく効率よくスケーラブルで標準化されたサンゴ礁の調査方法の研究を触媒し、水中の生態学ロボットの開発を効率化する可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.096374910845255
• License:
• Abstract: Coral reefs are declining worldwide due to climate change and local stressors. To inform effective conservation or restoration, monitoring at the highest possible spatial and temporal resolution is necessary. Conventional coral reef surveying methods are limited in scalability due to their reliance on expert labor time, motivating the use of computer vision tools to automate the identification and abundance estimation of live corals from images. However, the design and evaluation of such tools has been impeded by the lack of large high quality datasets. We release the Coralscapes dataset, the first general-purpose dense semantic segmentation dataset for coral reefs, covering 2075 images, 39 benthic classes, and 174k segmentation masks annotated by experts. Coralscapes has a similar scope and the same structure as the widely used Cityscapes dataset for urban scene segmentation, allowing benchmarking of semantic segmentation models in a new challenging domain which requires expert knowledge to annotate. We benchmark a wide range of semantic segmentation models, and find that transfer learning from Coralscapes to existing smaller datasets consistently leads to state-of-the-art performance. Coralscapes will catalyze research on efficient, scalable, and standardized coral reef surveying methods based on computer vision, and holds the potential to streamline the development of underwater ecological robotics.
• Abstract（参考訳）: 気候変動や地元のストレスが原因で、サンゴ礁は世界中で減少している。 効果的な保存・復元を行うには、可能な限り高い空間的・時間的解像度での監視が必要である。 従来のサンゴ礁調査手法は、専門家の労働時間に依存しているためスケーラビリティに制限があり、画像からのサンゴの識別と存在量の推定を自動化するコンピュータビジョンツールの利用を動機付けている。 しかし,そのようなツールの設計と評価は,高品質なデータセットが不足しているために妨げられている。 我々は,サンゴ礁のサンゴ礁における汎用的なセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックデータセットであるCoralscapesデータセットをリリースし,2075のイメージ,39のベントニッククラス,専門家が注釈を付けた174kセマンティックマスクをカバーした。 Coralscapesは、都市シーンセグメンテーションのために広く使われているCityscapesデータセットと同じようなスコープと構造を持ち、アノテートするために専門家の知識を必要とする新しい挑戦的なドメインにおけるセグメンテーションモデルのベンチマークを可能にする。 我々は、幅広いセマンティックセグメンテーションモデルをベンチマークし、Coralscapesから既存の小さなデータセットへの変換学習が一貫して最先端のパフォーマンスをもたらすことを発見した。 Coralscapesは、コンピュータビジョンに基づく効率よくスケーラブルで標準化されたサンゴ礁調査手法の研究を触媒し、水中の生態学ロボットの開発を効率化する可能性を秘めている。

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