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저자정보
Min-Seok Choi (Korea Maritime & Ocean University) Young-Seock Oh (Sonartech Corporation) Seung-Soo Park (Sonartech Corporation) Jae-Hoon Kim (Korea Maritime & Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제46권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
31 - 39 (9page)
DOI
10.5916/jamet.2022.46.1.31

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In this study, object recognition and detection in sound navigation and ranging (sonar) images are investigated using the You Only Look Once approach. Small objects in large images and sparse data pose difficulties to object detection in sonar images. To solve the former problem, an image-segmentation method is proposed herein. Segmentation partitions a large image into smaller sections and then recombines them after object detection is performed. Because object detections in smaller images are performed in parallel, the processing time does not increase significantly. Meanwhile, to solve the latter problem, a large-scale labeled dataset (60,000 images comprising nine classes: tire, diver, shelter, ladder, frame, drum, bedrock, pier, and sandbar) is built by applying various data augmentation methods (reflection, rotation, distortion, etc.). The proposed method shows favorable object recognition and detection performances, with a mean average precision score of 0.745 for 6,000 test data points. In the future, we plan to improve the performance by optimizing the hyperparameters and applying noise-reduction techniques at the preprocessing stage.
#Sonar image #Deep learning #Underwater object detection

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Studies
3. Object Detection System
4. Experiments and Analysis
5. Conclusion and Future Studies
References

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