Enhancing Underwater Object Detection Using Advanced Deep Learning De-Noising Techniques
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an entire strategy that involves pre-processing, augmentation, and noise reduction of submarine photos, which is followed by the identification of things that might seem suspicious.For feature extraction, the method combines the capabilities of DnCNN (Deep Convolutional Neural Network) to remove the noise by proper training, SURF (Speeded-Up Robust Features) to extract the features, and CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalisation) algorithm to enhance underwater images to identify the features properly.In addition to preliminary processing and de-noising, edge improvement, colour correction, and brightness modification are included into the approach.These improvements are meant to visually draw focus on dubious objects in pictures taken underwater.Extensive tests have been carried out on an assortment of underwater picture dataset comprising different settings and suspicious items in order to assess the efficacy of the suggested method.Analysis conducted in comparison with present techniques for object identification, pre-processing, and noise reduction.The outcomes were assessed using quantitative indicators of performance such PSNR, MSE and SSIM.The results of the experiment show that the combined strategy works better than the distinct techniques, producing higher detection rates of 62.02 in DnCNN and 52.02 in CLAHE by increasing the apparent size of suspicious objects and improving the general quality of underwater photos.It is a crucial sensor technology with numerous uses in the military, offshore technology, aquaculture, marine research and rescue, and other fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».