Новый набор данных и метрика помогут улучшить зрение подводных роботов

Исследователи создали набор данных Turbid Underwater Baseline (TUB) для изучения того, как мутность воды влияет на работу моделей компьютерного зрения. В наборе — 1320 изображений, снятых в условиях экстремальной мутности, и более 16 000 точных масок для сегментации поверхности. Также авторы предложили новую метрику PCD — она учитывает потерю структурной информации в мутной среде и не зависит от контраста изображения. В отличие от существующих показателей, PCD хорошо коррелирует с эффективностью моделей сегментации как на реальных, так и на синтетических мутных изображениях. Это позволит точнее оценивать работу алгоритмов в сложных подводных условиях.