Text to Segmentationによる海底画像からの海藻認識の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-025

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Seaweed Recognition from Underwater Images by using Text to Segmentation Method

著者名: 綾田アデルジャン（秋田県産業技術センター）,丹健二（秋田県産業技術センター）,佐々木大三（秋田県産業技術センター）,伊藤亮（秋田県産業技術センター）,飯倉宏治（秋田公立美術大学）

著者名(英語): Adiljan Ayata (Akita Industrial Technology Center),Kenji Tan (Akita Industrial Technology Center),Daizo Sasaki (Akita Industrial Technology Center),Ryo Itou (Akita Industrial Technology Center),Koji Iigura (Akita University of Art)

キーワード: 海藻認識|深層学習|Text to Segmentation|水中ドローン|Seaweed Recognition|Deep Learning|Text to Segmentation|Underwater Drone

要約(日本語): 海藻は海洋生態系の調和を保つための重要な資源である。この海藻資源を持続的に利用するためには，生育状況などの経年調査が不可欠であるが，この調査には多大な労力と時間が必要である。そこで，調査の自動化・効率化が望まれており，水中ドローンやAIの活用において，海藻の認識とセグメンテーションは不可欠な技術である。しかし，海藻は柔軟な形状を持つため，従来の方法では十分な精度が得られない場合がある。本稿では，Vision Transformerベースのセグメンテーション手法とテキストエンコーダを組み合わせることで，テキストプロンプトによる海藻の認識とセグメンテーションを検討し，実験結果を報告する。

本誌掲載ページ: 38-39 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 569 Kバイト