論文の概要: A Structured Review of Underwater Object Detection Challenges and Solutions: From Traditional to Large Vision Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08490v1
- Date: Wed, 10 Sep 2025 11:01:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.40038
- Title: A Structured Review of Underwater Object Detection Challenges and Solutions: From Traditional to Large Vision Language Models
- Title（参考訳）: 水中物体検出の課題と解決に関する構造的考察:従来の視覚言語モデルから大規模視覚言語モデルへ
- Authors: Edwine Nabahirwa, Wei Song, Minghua Zhang, Yi Fang, Zhou Ni,
- Abstract要約: 水中物体検出(UOD)は海洋学研究、水中ロボット工学、海洋保全など様々な海洋用途に不可欠である。
現在のUOD法は、動的水中環境における画像劣化や小さな物体検出といった問題に完全に対処するには不十分である。
大規模視覚言語モデル (LVLM) は UOD に対して大きな可能性を秘めているが、リアルタイムの応用は未探索のままである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.013311332835823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Underwater object detection (UOD) is vital to diverse marine applications, including oceanographic research, underwater robotics, and marine conservation. However, UOD faces numerous challenges that compromise its performance. Over the years, various methods have been proposed to address these issues, but they often fail to fully capture the complexities of underwater environments. This review systematically categorizes UOD challenges into five key areas: Image quality degradation, target-related issues, data-related challenges, computational and processing constraints, and limitations in detection methodologies. To address these challenges, we analyze the progression from traditional image processing and object detection techniques to modern approaches. Additionally, we explore the potential of large vision-language models (LVLMs) in UOD, leveraging their multi-modal capabilities demonstrated in other domains. We also present case studies, including synthetic dataset generation using DALL-E 3 and fine-tuning Florence-2 LVLM for UOD. This review identifies three key insights: (i) Current UOD methods are insufficient to fully address challenges like image degradation and small object detection in dynamic underwater environments. (ii) Synthetic data generation using LVLMs shows potential for augmenting datasets but requires further refinement to ensure realism and applicability. (iii) LVLMs hold significant promise for UOD, but their real-time application remains under-explored, requiring further research on optimization techniques.
- Abstract（参考訳）: 水中物体検出(UOD)は海洋学研究、水中ロボット工学、海洋保全など様々な海洋用途に不可欠である。
しかし、UODはパフォーマンスを損なうような多くの課題に直面している。
長年にわたり、これらの問題に対処するために様々な方法が提案されてきたが、しばしば水中環境の複雑さを完全に把握できない。
このレビューでは、UDDの課題を、画像品質劣化、ターゲット関連問題、データ関連問題、計算と処理の制約、検出方法論の制限の5つの重要な領域に体系的に分類する。
これらの課題に対処するため、従来の画像処理とオブジェクト検出技術から最新のアプローチへの進歩を分析した。
さらに,UODにおける大規模視覚言語モデル(LVLM)の可能性について検討し,他の領域で実証されたマルチモーダル機能を活用する。
DALL-E 3 を用いた合成データセット生成や UOD 用微細調整 Florence-2 LVLM などのケーススタディも紹介する。
このレビューは3つの重要な洞察を識別する。
一 動的水中環境における画像劣化や小物体検出等の課題を完全に解決するには、現在のUOD法が不十分である。
(II)LVLMを用いた合成データ生成は、データセットを増強する可能性を示しているが、現実性と適用性を確保するためにはさらなる改良が必要である。
3) LVLM は UOD を大いに約束するが, リアルタイムの応用は未探索のままであり, 最適化手法のさらなる研究が必要である。
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