Інтеграція дифузійних моделей та глибокого навчання для виявлення і відстеження об'єктів в підводних зображеннях

Abstract

Складні оптичні властивості води призводять до спотворення кольору, розмиття та низького контрасту, що ускладнює виявлення та відстеження об’єктів. У поєднанні з дефіцитом розмічених даних підводних зображень це серйозно обмежує продуктивність систем виявлення та відстеження об’єктів на основі глибокого навчання. Досліджується застосування дифузійних моделей для попередньої обробки підводних зображень виявлення та відстеження об’єктів за допомогою глибокого навчання. The complex optical properties of water lead to color distortion, blurring, and low contrast, which makes object detection and tracking difficult. Combined with the scarcity of labeled underwater image data, this severely limits the performance of deep learning-based object detection and tracking systems. The application of diffusion models for preprocessing underwater images for object detection and tracking using deep learning is investigated.