Underwater Object Detection Enhancement via Channel Stabilization

要約

複雑な海洋環境は、物体検出の課題を多様に悪化させる。海洋ゴミは水生生態系を危険にさらし、永続的な課題となっている。海洋堆積物の正確な検出は、この害を軽減するために極めて重要である。我々の研究は、画質を向上させ、検出方法を評価することで、水中の物体検出に取り組んでいます。Detectron2のバックボーンを使用し、様々なベースモデルと構成でこのタスクに取り組みます。 我々は、トレーニング画像のヘイズと色かぶりを低減し、マルチスケールの物体検出を改善するために、簡略化された画像強調モデルとともに、新しいチャネル安定化技術を提案する。画像処理に続いて、最適な検出精度を得るために異なるDetectron2バックボーンをテストする。さらに、認識しやすいように、物体プロファイルを強調するために、補強技術を用いた鮮明化フィルタを適用する。 結果はTrashCan Datasetのインスタンス版とマテリアル版の両方で実証された。最もパフォーマンスの良いバックボーン手法は、我々のチャネル安定化技術と拡張技術を組み込んだものである。また、我々のDetectron2の検出結果を、変形可能な変換器（Deformable Transformer）と比較する。TrashCan 1.0のインスタンスバージョンにおいて、我々の手法はベースラインと比較して、小さなオブジェクトの平均精度で9.53%の絶対的な増加と、バウンディングボックスの検出で7%の絶対的な増加を達成しました。コードはCode: https://github.com/aliman80/Underwater- Object-Detection-via-Channel-Stablization で利用可能です。

要約(オリジナル)

The complex marine environment exacerbates the challenges of object detection manifold. Marine trash endangers the aquatic ecosystem, presenting a persistent challenge. Accurate detection of marine deposits is crucial for mitigating this harm. Our work addresses underwater object detection by enhancing image quality and evaluating detection methods. We use Detectron2’s backbone with various base models and configurations for this task. We propose a novel channel stabilization technique alongside a simplified image enhancement model to reduce haze and color cast in training images, improving multi-scale object detection. Following image processing, we test different Detectron2 backbones for optimal detection accuracy. Additionally, we apply a sharpening filter with augmentation techniques to highlight object profiles for easier recognition. Results are demonstrated on the TrashCan Dataset, both instance and material versions. The best-performing backbone method incorporates our channel stabilization and augmentation techniques. We also compare our Detectron2 detection results with the Deformable Transformer. In the instance version of TrashCan 1.0, our method achieves a 9.53% absolute increase in average precision for small objects and a 7% absolute gain in bounding box detection compared to the baseline. The code will be available on Code: https://github.com/aliman80/Underwater- Object-Detection-via-Channel-Stablization

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