Marine Microalgae Detection in Microscopy Images: A New Dataset

要約

海洋微細藻類は海洋に広く分布し、生態系において重要な役割を果たしています。
顕微鏡画像における海洋微細藻類の自動識別と位置特定は、海洋生態環境モニタリングと水質評価システムの確立に役立ちます。
この論文では、海洋微細藻類検出のための新しいデータセットが提案されています。
海洋で一般的に見られる 6 種類の微細藻類 (バシラリオフィタ、クロレラ ピレノイドサ、プラティモナス、ドナリエラ サリナ、クリソフィタ、シンビオディニア科) がリアルタイムで顕微鏡的に画像化されます。
シンビオディニア科の通常、漂白、および翻訳として知られる3つの生理学的状態の画像も含まれています。
これらの画像に、Labelme ソフトウェアを使用してバウンディング ボックスで注釈を付け、トレーニング セットとテスト セットに分割しました。
データセット内の画像の総数は 937 で、これらの画像内のすべてのオブジェクトに注釈が付けられています。
注釈付きオブジェクトの総数は 4201 です。トレーニング セットには 537 枚の画像が含まれ、テスト セットには 430 枚の画像が含まれます。
さまざまなオブジェクト検出アルゴリズムのベースラインは、このデータセットでトレーニング、検証、およびテストされます。
このデータ セットは、tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532036/information からアクセスできます。

要約(オリジナル)

Marine microalgae are widespread in the ocean and play a crucial role in the ecosystem. Automatic identification and location of marine microalgae in microscopy images would help establish marine ecological environment monitoring and water quality evaluation system. A new dataset for marine microalgae detection is proposed in this paper. Six classes of microalgae commonlyfound in the ocean (Bacillariophyta, Chlorella pyrenoidosa, Platymonas, Dunaliella salina, Chrysophyta, Symbiodiniaceae) are microscopically imaged in real-time. Images of Symbiodiniaceae in three physiological states known as normal, bleaching, and translating are also included. We annotated these images with bounding boxes using Labelme software and split them into the training and testing sets. The total number of images in the dataset is 937 and all the objects in these images were annotated. The total number of annotated objects is 4201. The training set contains 537 images and the testing set contains 430 images. Baselines of different object detection algorithms are trained, validated and tested on this dataset. This data set can be got accessed via tianchi.aliyun.com/competition/entrance/532036/information.

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