朝鮮大学研究者が、ブリーチされたサンゴの正確な位置情報を特定するための機械学習フレームワークを紹介します特徴ベースのハイブリッドビジュアル分類によるものです

朝鮮大学研究者による、ブリーチされたサンゴの正確な位置情報特定を目的にした機械学習フレームワークの紹介

地球上で最も多様な海洋環境は、サンゴ礁に存在すると言われています。サンゴ礁では、約4,000種類の魚が見つかることがあり、全ての海洋生物の約25%が生息しています。サンゴの中では、水中寄生藻類またはゾウキサンテラエと呼ばれるものが、サンゴ礁として知られる鮮やかな炭酸カルシウムの構造物を生成します。水温が上昇し、藻類がサンゴの組織から逃げ出すと、サンゴ礁は退色します。サンゴ礁の退色は、いくつかの環境的および経済的問題と関連しています。極めて高い夏季の海面温度（SST）により、地球温暖化が退色の主な原因です。2016年にオーストラリアのグレート·バリア·リーフでは、退色によりサンゴの29～50%が死滅しました。

また、退色は世界の海洋の二酸化炭素（CO2）レベルを日々高め、環境をより酸性化させ、他のサンゴや海洋生物が骨格を形成することを困難にします。サンゴ礁はさまざまな海洋生物の生息地であり、世界で最も深刻な病気の多くを治療することができる多くの薬物を含んでいます。気候変動の影響を軽減するために、海洋生態学の監視と調査が必要です。しかし、水中画像のアーティファクトと周囲のノイズにより、コンピュータビジョンシステムは前景の対象物と背景を区別するのが困難です。そのため、水中画像を改善するための技術が開発されています。

写真をHSIモデルに変換し、画像の彩度と明度の要素を拡張することで、統合カラーモデル（ICM）と非教示色補正手法（UCM）はコントラストを改善します。人工知能（AI）を研究する研究者は、退色したサンゴ礁を信頼性のあるかつ計算効率の良い方法で特定できるようにしたいと考えています。しかし、照明、サイズ、方向、視点、遮蔽、および背景の乱雑さの違いが、特定モデルの性能を低下させます。カメラの深度、取り付け位置、および監視エリアの変動する光源により、対象物のスケール、視点、および照明が変化します。

• UCバークレーの研究者は、目的指向の対話エージェントのゼロショット獲得を実現する人工知能アルゴリズムを提案しています
• ヴァンダービルト大学とUCデービスからの研究者は、学習および再構築フェーズの両方でメモリ効率の良いPRANCというディープラーニングフレームワークを紹介しました
• ワシントン大学とデューク大学の研究者たちは、Punicaを紹介しました：共有GPUクラスタで複数のLoRAモデルを提供するための人工知能システム

このプロジェクトの韓国朝鮮大学の研究者は、海洋環境の写真の幾何学的および視覚的な変動に耐えることができる深層学習と手作りの特徴抽出方法を作成することを目指しています。外観ベースの特徴は物体のテクスチャと色の詳細によるものであり、幾何学的な特徴は主に物体の形状を形成する曲線とエッジの局所的な分布に依存します。照明、サイズ、方向、視点、遮蔽、および背景の乱雑さは外観特徴と幾何学に影響を与えます。ほとんどの分類作業では、手作りの特徴抽出器は深層ニューラルネットワーク（DNN）モデルに置き換えられます。

ドメインの独立性と広範なデータセットのトレーニングにより、ResNet、DenseNet、VGGNet、Inceptionsモデルなど、深層ニューラルネットワーク（DNN）はさまざまなアプリケーションで類例のないパフォーマンスを実現しています。しかし、現在のデータセットには退色した例が少ないため、DNNは過学習し、特徴の堅牢性と一意性が損なわれます。ただし、手作りの特徴の堅牢性と一意性はトレーニングデータの力に依存しません。手作りの特徴の不変性は、ノイズの堅牢性を持っていても、深度、水中光、水の濁りの変化によって影響を受けます。このプロジェクトの目標は、コーラルの写真のジオメトリとフォトメトリの変化に耐える変わらない特徴抽出モデルを作成することです。

提案されたフレームワークは、ハイブリッドな手作りとDNNの手法を使用して生の特徴を抽出し、BoFを用いて次元削減と不変性を増加させ、分類精度を向上させます。提案されたモデルは、ストレージの必要性と複雑さを減らすために、グローバルな特徴ではなく写真からのローカルな特徴を使用してフォトメトリックな不変性を向上させます。試行錯誤の末、最適なパッチ、クラスタサイズ、カーネルの組み合わせ、および分類器が決定されました。

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