초록
해양 쓰레기의 정확한 탐지 및 분할은 수체 환경을 깨끗하게 유지하는 데 중요한 과제이다. 본 논문에서는 전방 탐지 소나(Foreward Looking Sonar, FLS)를 활용하여 수집한 해양 쓰레기 분할을 위한 새로운 데이터셋을 제안한다. 이 데이터셋은 ARIS Explorer 3000 센서를 이용해 촬영한 총 1,868장의 FLS 이미지로 구성되어 있으며, 일반적인 가정용 해양 쓰레기 및 방해 물체(타이어, 후크, 밸브 등)를 포함한 총 11개 클래스와 배경 클래스로 분류된다. 본 연구에서는 다양한 인코더를 갖춘 최신 세분화 아키텍처의 성능을 이 데이터셋에서 분석하여 기준 성능(baseline results)으로 제시하였다. 이미지가 회색조(grayscale)이므로 사전 학습된 가중치는 사용하지 않았으며, 성능 비교는 교차율(Intersection over Union, IoU) 기준으로 수행되었다. 최고의 성능을 보인 모델은 ResNet34를 백본으로 사용한 Unet으로, mIoU는 0.7481을 기록하였다. 해당 데이터셋은 다음 링크에서 공개되어 있다: https://github.com/mvaldenegro/marine-debris-fls-datasets/