無人航空機（UAV）は、その高い機動性と迅速な作動能力により、海洋環境における捜索救難活動において極めて重要な役割を果たしている。近年、現代のコンピュータビジョンアルゴリズムは、こうした任務を支援する上で大きな注目を集めている。しかし、これらのアルゴリズムは、UAVから得られる大量の実環境データを訓練データとして必要とし、現状ではそのようなデータは陸上における交通状況に限定されている。さらに、現在利用可能な物体検出および追跡データセットは、環境情報の提供が限定的あるいは完全に欠落しており、貴重な情報を無視している。この問題を解決するために、本論文では陸上ベースの視覚システムから海洋ベースのシステムへのギャップを埋める目的で、大規模な視覚的物体検出および追跡ベンチマーク「SeaDronesSee」を提案する。本研究では、5～260メートルの高度および0～90度の視角から撮影された、合計54,000フレーム以上、40万件以上の物体インスタンスを収集・アノテーションし、それぞれの高度、視角、その他のメタデータを付与した。また、新しく構築されたこのベンチマーク上で、複数の最先端コンピュータビジョンアルゴリズムを評価し、基準性能（baselines）を提供している。さらに、研究者が自身の予測結果をアップロードし、中央リーダーボード上で結果を比較できる評価サーバーを提供している。