视觉遇见藻类：微藻识别与健康监测的新途径
计算机视觉与模式识别
2024-08-27 v2 数据库
摘要
海洋微藻广泛分布于海洋中，并在生态系统中扮演关键角色。在显微图像中自动识别与定位海洋微藻将有助于建立海洋生态环境监测与水质评价体系。我们提出了一个用于海洋微藻检测的新数据集及一系列检测方法，该数据集包含不同属藻类的图像以及同属不同状态下的图像。我们设置了数据集中不平衡类别的数量，并在测试集中加入混合水样图像以模拟野外实际情况。随后我们在此数据集上训练、验证并测试了 TOOD、YOLOv5、YOLOv8 及 RCNN 变体算法。结果表明，单阶段与两阶段目标检测模型均可达到较高的平均精度均值，证明了计算机视觉在微藻多目标检测中的能力，并为微藻细胞的实时检测提供了基础数据与模型。
引用
@article{arxiv.2211.07546,
title = {Vision meets algae: A novel way for microalgae recognization and health monitor},
author = {Shizheng Zhou and Juntao Jiang and Xiaohan Hong and Yan Hong and Pengcheng Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.07546},
year = {2024}
}