AquaVision: 딥 전이학습을 활용한 수체 내 폐기물 자동 탐지

물 오염은 사회에서 심각한 위협 중 하나이다. 매년 8백만 톤이 넘는 플라스틱이 바다에 버려지고 있으며, 이와 더불어 전 세계의 관광객과 지역 주민들에 의해 해안가가 쓰레기로 뒤덮이고 있다. 해양 생태계가 위협받고 있다는 것은 이제 비밀이 아니다. 곧 해양 생물, 특히 어류와 플라스틱/쓰레기의 비율이 1:1에 이를 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 TACO 데이터셋을 기반으로 한 새로운 데이터셋인 AquaTrash를 제안한다. 또한, 제안된 최신 기술 기반의 딥러닝 기반 객체 탐지 모델인 AquaVision을 AquaTrash 데이터셋에 적용하였다. 제안된 모델은 바다와 해안가를 떠도는 다양한 오염물질 및 유해 쓰레기 항목을 탐지하고 분류하며, 평균 정밀도(mAP) 0.8148의 성능을 달성하였다. 제안된 방법은 쓰레기 객체의 정확한 위치를 식별함으로써 수체 정화에 기여하고, 해양 생태계의 균형 유지라는 측면에서 환경 보호에 기여한다.