AquaVision : Automatisation de la détection des déchets dans les corps d’eau par apprentissage profond par transfert

La pollution de l’eau constitue l’une des menaces majeures auxquelles la société est actuellement confrontée. Plus de 8 millions de tonnes de plastique sont rejetées chaque année dans les océans. En outre, les plages du monde entier sont régulièrement envahies par des déchets laissés par les touristes et les résidents. Il est désormais évident que l’écosystème aquatique est gravement menacé, et qu’un rapport de 1 à 1 entre les déchets plastiques et la biomasse marine, en particulier les poissons, pourrait être atteint dans un avenir proche. Dans ce contexte, nous proposons dans cet article un nouveau jeu de données appelé AquaTrash, basé sur le jeu de données TACO. Par la suite, nous avons appliqué un modèle d’object detection basé sur les réseaux de neurones profonds, d’avant-garde, nommé AquaVision, sur le jeu de données AquaTrash. Le modèle proposé détecte et classe efficacement les différents polluants et déchets dangereux flottant dans les océans ainsi que sur les plages, avec une précision moyenne par intersection sur union (mAP) de 0,8148. La localisation précise des objets en déchets permet non seulement de faciliter leur ramassage, mais contribue également à la préservation de l’environnement en maintenant l’équilibre de l’écosystème aquatique.