論文の概要: Sonar Image Datasets: A Comprehensive Survey of Resources, Challenges, and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03353v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 20:39:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.92348
• Title: Sonar Image Datasets: A Comprehensive Survey of Resources, Challenges, and Applications
• Title（参考訳）: Sonar Image Datasets: リソース,課題,応用に関する総合的な調査
• Authors: Larissa S. Gomes, Gustavo P. Almeida, Bryan U. Moreira, Marco Quiroz, Breno Xavier, Lucas Soares, Stephanie L. Brião, Felipe G. Oliveira, Paulo L. J. Drews-Jr,
• Abstract要約: ソナー画像は水中探査、自律航法、生態系モニタリングに関係している。 公開されている十分に注釈付きソナー画像データセットの不足は、堅牢な機械学習モデルの開発に重大なボトルネックをもたらす。 我々は、Side Scan Sonar (SSS)、Forward-Looking Sonar (FLS)、Synthetic Aperture Sonar (SAS)、Multibeam Echo Sounder (MBES)、Dual-Frequency Identification Sonar (DIDSON)など、様々なソナーモードで公開されているデータセットをマップする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8203675022498577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sonar images are relevant for advancing underwater exploration, autonomous navigation, and ecosystem monitoring. However, the progress depends on data availability. The scarcity of publicly available, well-annotated sonar image datasets creates a significant bottleneck for the development of robust machine learning models. This paper presents a comprehensive and concise review of the current landscape of sonar image datasets, seeking not only to catalog existing resources but also to contextualize them, identify gaps, and provide a clear roadmap, serving as a base guide for researchers of any kind who wish to start or advance in the field of underwater acoustic data analysis. We mapped publicly accessible datasets across various sonar modalities, including Side Scan Sonar (SSS), Forward-Looking Sonar (FLS), Synthetic Aperture Sonar (SAS), Multibeam Echo Sounder (MBES), and Dual-Frequency Identification Sonar (DIDSON). An analysis was conducted on applications such as classification, detection, segmentation, and 3D reconstruction. This work focuses on state-of-the-art advancements, incorporating newly released datasets. The findings are synthesized into a master table and a chronological timeline, offering a clear and accessible comparison of characteristics, sizes, and annotation details datasets.
• Abstract（参考訳）: ソナー画像は水中探査、自律航法、生態系モニタリングに関係している。 しかし、進捗はデータの可用性に依存する。 公開されている十分に注釈付きソナー画像データセットの不足は、堅牢な機械学習モデルの開発に重大なボトルネックをもたらす。 本稿では,音素画像データセットの現況を包括的かつ簡潔に概観し,既存の資源のカタログ化だけでなく,そのコンテキスト化,ギャップの特定,明確なロードマップの提供などを目的として,水中音響データ解析の分野への参入・進展を希望する研究者のベースガイドとして機能する。 SSS(Side Scan Sonar)、FLS(Forward-Looking Sonar)、SAS(Synthetic Aperture Sonar)、MBES(Multibeam Echo Sounder)、DIDSON(Dual-Frequency Identification Sonar)など、様々なソナーモードで公開されているデータセットをマッピングした。 分類,検出,セグメンテーション,3次元再構成などの応用について分析を行った。 この研究は、新しくリリースされたデータセットを取り入れた最先端の進歩に焦点を当てている。 分析結果はマスタテーブルと時系列に合成され、特徴、サイズ、アノテーションの詳細データセットの明確でアクセスしやすい比較を提供する。

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