用于水下目标检测的多波束前视声纳数据集
计算机视觉与模式识别
2022-12-05 v2 人工智能
摘要
多波束前视声纳（MFLS）在水下探测中发挥着重要作用。基于MFLS的水下目标检测研究面临若干挑战。首先，该研究缺乏可用数据集。其次，声纳图像通常在像素级处理并转换为扇形表示以符合人类视觉习惯，这不利于人工智能（AI）领域的研究。针对这些挑战，我们提出了一个新颖的数据集——水下声学目标检测（UATD）数据集，包含使用Tritech Gemini 1200ik声纳采集的超过9000张MFLS图像。我们的数据集提供声纳图像原始数据并标注了10类目标物体（立方体、圆柱体、轮胎等）。数据采自湖泊与浅水。为验证UATD的实用性，我们将该数据集应用于最先进的检测器，并为其精度与效率提供相应基准。
引用
@article{arxiv.2212.00352,
title = {A Dataset with Multibeam Forward-Looking Sonar for Underwater Object Detection},
author = {Kaibing Xie and Jian Yang and Kang Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.00352},
year = {2022}
}