要約
通常、海洋ゴミの検出は、多大な人的労力と限られた空間範囲を特徴とする現場での活動に依存しています。
浮遊プラスチックを検出するための迅速な解決策の必要性を受けて、リモートセンシングデータに基づく方法が最近提案されています。
その主な制限は、パフォーマンスを評価するための一般的な基準が欠如していることによって表されます。
最近、海洋プラスチックゴミ検出のための機械学習 (ML) アルゴリズムを開発および評価するための標準データセットとして、海洋ゴミアーカイブ (MARIDA) がリリースされました。
MARIDA データセットは、海洋環境保全分野の研究を促進することを目的として、検出ソリューション間の比較を簡素化するために作成されました。
この研究では、MARIDA データセットのパフォーマンスを評価することによって、スペクトル ベースのソリューションの評価を提案します。
この結果は、公正な評価には正確な参照の必要性を浮き彫りにしました。
要約(オリジナル)
Typically, the detection of marine debris relies on in-situ campaigns that are characterized by huge human effort and limited spatial coverage. Following the need of a rapid solution for the detection of floating plastic, methods based on remote sensing data have been proposed recently. Their main limitation is represented by the lack of a general reference for evaluating performance. Recently, the Marine Debris Archive (MARIDA) has been released as a standard dataset to develop and evaluate Machine Learning (ML) algorithms for detection of Marine Plastic Debris. The MARIDA dataset has been created for simplifying the comparison between detection solutions with the aim of stimulating the research in the field of marine environment preservation. In this work, an assessment of spectral based solutions is proposed by evaluating performance on MARIDA dataset. The outcome highlights the need of precise reference for fair evaluation.
arxiv情報
著者 | Muhammad Alì,Francesca Razzano,Sergio Vitale,Giampaolo Ferraioli,Vito Pascazio,Gilda Schirinzi,Silvia Ullo |
発行日 | 2024-08-19 17:47:22+00:00 |
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