Real-time Underwater Fish Detection with YOLOv3

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-5

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Real-time Underwater Fish Detection with YOLOv3

著者名: Pich David(沖縄工業高等専門学校),Nakahira Katsuya(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): David Pich|Katsuya Nakahira

キーワード: 画像検出|水中|マリンレジャマリンレジャ|Image detection|Underwater Fish|Marine Leisure

要約(日本語): A spectacular diversity of fishes under a crystal clear sea water in Okinawa attracts numerous scuba divers, snorkelers around the world. With the advancement in computer vision and deep learning, we trained a model that can recognize 12 categories of fishes and perform the detection at 30 FPS with a mAP of 0.85 on our dataset. The results indicate that the combination of this model with a 5G connection can be implemented to provide fish’s information to scuba diver in real-time.

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