DeepTrash

正浮力海洋塑料碎片的量化对于理解塑料是如何产生的至关重要
垃圾在世界海洋中堆积，对于识别目标热点也至关重要
清理工作。目前，量化海洋塑料最常用的方法是使用蝠鲼拖网
用于手动采样。然而，这种方法成本高，需要人工。这项研究
通过使用神经网络的自主方法消除了手动采样的需要，并且
计算机视觉模型，对从海柱各层捕获的图像进行训练
进行实时塑料量化。表现最好的模型具有平均平均精度
85% 和 0.89 的 F1 分数，同时保持接近实时的处理速度 2 ms/img。