CoralVOS：珊瑚视频分割数据集与基准

珊瑚礁构成了最具价值且高产的海洋生态系统，为众多海洋物种提供栖息地。珊瑚礁调查与分析目前局限于珊瑚专家，他们从收集的调查数据中投入大量精力生成全面可靠的报告（\emph{如}珊瑚覆盖率、种群、空间分布等）。然而，基于人工的密集珊瑚分析极为耗时，现有珊瑚分析算法妥协而选择降采样并仅在选定帧内执行基于稀疏点的珊瑚分析。但这种降采样将\textbf{不可避免地}引入估计偏差甚至导致错误结果。为解决此问题，我们提出执行\textbf{密集珊瑚视频分割}，不涉及降采样。通过视频对象分割，我们可以生成比现有珊瑚礁分析算法更\textit{可靠}和\textit{深入}的珊瑚分析。为促进此类密集珊瑚分析，我们提出大规模珊瑚视频分割数据集：\textbf{CoralVOS}（如图 1 所示）。据我们所知，我们的 CoralVOS 是首个支持密集珊瑚视频分割的数据集与基准。我们在 CoralVOS 数据集上进行了实验，涵盖 6 种近期最先进的视频对象分割（VOS）算法。我们在 CoralVOS 数据集上微调了这些 VOS 算法并取得了可观测的性能提升。结果表明，进一步提升分割精度仍有巨大潜力。数据集与训练模型将在本工作被接收后发布，以促进珊瑚礁研究社区。