Deep Learning Innovations for Underwater Waste Detection: An In-Depth Analysis

要約

水中のゴミの問題に対処することは、水生生態系を保護し、海洋生物を保護するために非常に重要です。
水域の表面に存在する破片を特定するのは簡単ですが、光の屈折、吸収、浮遊粒子、色の変化、遮蔽などの要因によって生じる画像の歪みのため、水中に沈んだ廃棄物の評価は困難です。
この論文では、最先端のアーキテクチャと既存のデータセットの包括的なレビューを実施して、水没廃棄物とゴミの検出のベースラインを確立します。
主な目標は、高度な水中センサーと自律型水中ビークルによって活用される物体位置特定技術のベンチマークを確立することです。
最終的な目的は、水中環境を調査し、水中のゴミを特定して除去することです。
多くの研究にはベンチマーク (データセットまたはアルゴリズム) が存在しないため、より堅牢なアルゴリズム ソリューションの必要性が強調されています。
本研究では、さまざまな水中ゴミ検出アルゴリズムの性能比較解析を行うことを目的としています。

要約(オリジナル)

Addressing the issue of submerged underwater trash is crucial for safeguarding aquatic ecosystems and preserving marine life. While identifying debris present on the surface of water bodies is straightforward, assessing the underwater submerged waste is a challenge due to the image distortions caused by factors such as light refraction, absorption, suspended particles, color shifts, and occlusion. This paper conducts a comprehensive review of state-of-the-art architectures and on the existing datasets to establish a baseline for submerged waste and trash detection. The primary goal remains to establish the benchmark of the object localization techniques to be leveraged by advanced underwater sensors and autonomous underwater vehicles. The ultimate objective is to explore the underwater environment, to identify, and remove underwater debris. The absence of benchmarks (dataset or algorithm) in many researches emphasizes the need for a more robust algorithmic solution. Through this research, we aim to give performance comparative analysis of various underwater trash detection algorithms.

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