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Underwater Object Detection in the Era of Artificial Intelligence: Current, Challenge, and Future 

  • Underwater Object Detection in the Era of Artificial Intelligence: Current, Challenge, and Future [119.9]
    水中物体検出(UOD)は、水中の画像やビデオ中の物体を識別し、ローカライズすることを目的としている。 近年、人工知能(AI)に基づく手法、特に深層学習法は、UODにおいて有望な性能を示している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 08 Oct 2024 00:25:33 GMT)
  • 水中の物体認識に関するサーベイ。
  • リポジトリはGitHub – LongChenCV/UODReview

Semantic-aware Texture-Structure Feature Collaboration for Underwater Image Enhancement

  • Semantic-aware Texture-Structure Feature Collaboration for Underwater Image Enhancement [58.1]
    水中画像の強調は海洋工学や水生ロボット工学において重要な技術として注目されている。 我々は,高レベルな意味認識事前学習モデルと協調して,効率的でコンパクトな拡張ネットワークを開発する。 また,提案手法を水中の有意な物体検出タスクに適用し,高レベルの視覚タスクに適した意味認識能力を明らかにする。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 19 Nov 2022 07:50:34 GMT)
  • 水中画像の画像処理
  • リポジトリはwdhudiekou/STSC: Semantic-aware Texture-Structure Feature Collaboration for Underwater Image Enhancement (github.com)

DUO（Detecting Underwater Objects）のデータセット・ベンチマーク

  • A Dataset And Benchmark Of Underwater Object Detection For Robot Picking [29.0]
    我々は,すべての関連するデータセットの収集と再アノテーションに基づいて,データセット,水中オブジェクトの検出(DUO)およびそれに対応するベンチマークを紹介する。 DUOはより合理的な注釈を持つ多様な水中画像のコレクションを含んでいる。 対応するベンチマークは、学術研究および産業応用のためのSOTAの効率と精度の指標を提供する。
    論文  参考訳（メタデータ）  参考訳（全文）  (Thu, 10 Jun 2021 11:56:19 GMT)
    • 水中での物体検出タスクのデータセット。代表的な手法のベンチマークも記載されている。水中での物体認識においては、深いネットワーク構造が役に立たないように見えるという指摘が興味深い。
    • データセットはhttps://github.com/chongweiliuで公開予定とのこと。