Computer Vision Pipeline for Automated Antarctic Krill Analysis

要約

英国南極観測所 (BAS) の研究者は、ナンキョクオキアミの生物量を推定し、前年からの変化を評価するために、毎年南極への遠征を開始しています。
これらの比較は、海洋食物連鎖のこの重要な要素に対する現在の環境の影響についての洞察を提供します。
この研究では、Web ベースの画像注釈ツールと深層学習画像分類および回帰モデルを使用して、データ収集と分析プロセスを自動化するツールを開発しました。
当社は、平均 77.28% の AP スコアという非常に正確なオキアミ実体セグメンテーションの結果を達成するとともに、オキアミ標本の個別の成熟段階と長さの推定を、それぞれ 62.99% の精度と 1.96 mm 長さの誤差で実現しました。

要約(オリジナル)

British Antarctic Survey (BAS) researchers launch annual expeditions to the Antarctic in order to estimate Antarctic Krill biomass and assess the change from previous years. These comparisons provide insight into the effects of the current environment on this key component of the marine food chain. In this work we have developed tools for automating the data collection and analysis process, using web-based image annotation tools and deep learning image classification and regression models. We achieve highly accurate krill instance segmentation results with an average 77.28% AP score, as well as separate maturity stage and length estimation of krill specimens with 62.99% accuracy and a 1.96 mm length error respectively.

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