The Coralscapes Dataset: Semantic Scene Understanding in Coral Reefs
作者: Jonathan Sauder, Viktor Domazetoski, Guilhem Banc-Prandi, Gabriela Perna, Anders Meibom, Devis Tuia
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-03-25 (更新: 2025-11-04)
💡 一句话要点
发布Coralscapes珊瑚礁图像数据集，用于珊瑚礁场景的语义理解
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 珊瑚礁监测 语义分割 计算机视觉 数据集 迁移学习
📋 核心要点
- 现有珊瑚礁调查依赖专家人工，成本高、效率低，难以大规模应用，阻碍了珊瑚礁保护工作。
- 论文发布Coralscapes数据集，包含大量专家标注的珊瑚礁图像，旨在促进计算机视觉在珊瑚礁研究中的应用。
- 实验表明，基于Coralscapes数据集的迁移学习能显著提升现有珊瑚礁数据集上的语义分割性能。
📝 摘要（中文）
由于气候变化和局部压力，世界范围内的珊瑚礁正在衰退。为了有效地进行保护或修复，需要尽可能高的时空分辨率的监测。传统的珊瑚礁调查方法由于依赖专家的人工时间而限制了可扩展性，这促使人们使用计算机视觉工具来自动识别图像中的活珊瑚并估计其丰度。然而，由于缺乏大型高质量数据集，此类工具的设计和评估受到了阻碍。我们发布了Coralscapes数据集，这是第一个通用的珊瑚礁密集语义分割数据集，涵盖2075张图像，39个底栖生物类别和17.4万个由专家注释的分割掩码。Coralscapes具有与广泛使用的城市场景分割数据集Cityscapes相似的范围和相同的结构，从而可以在一个新的具有挑战性的领域中对语义分割模型进行基准测试，该领域需要专家知识进行注释。我们对各种语义分割模型进行了基准测试，发现从Coralscapes到现有较小数据集的迁移学习始终能带来最先进的性能。Coralscapes将促进基于计算机视觉的高效、可扩展和标准化的珊瑚礁调查方法的研究，并有可能简化水下生态机器人的开发。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决珊瑚礁监测中，由于缺乏大规模、高质量的标注数据集，导致计算机视觉方法难以有效应用于珊瑚礁图像分析的问题。现有方法依赖人工调查，成本高昂且难以扩展，无法满足大规模珊瑚礁监测的需求。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个大型、高质量的珊瑚礁图像语义分割数据集，为计算机视觉模型提供充足的训练数据，从而提高模型在珊瑚礁图像分析任务中的性能。数据集的构建借鉴了Cityscapes数据集的结构，方便研究人员进行迁移学习和模型比较。
技术框架：论文主要贡献在于数据集的构建，没有提出新的模型架构。数据集构建流程包括：1) 收集珊瑚礁图像；2) 定义39个底栖生物类别；3) 由专家进行像素级别的语义分割标注；4) 数据集划分（训练集、验证集、测试集）。论文同时使用该数据集对现有语义分割模型进行了基准测试。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了首个大规模、高质量的珊瑚礁语义分割数据集Coralscapes。该数据集的规模和标注质量远超现有珊瑚礁数据集，为计算机视觉在珊瑚礁研究中的应用提供了重要的数据基础。
关键设计：数据集包含2075张图像，涵盖39个底栖生物类别，共计17.4万个分割掩码。标注由领域专家完成，保证了标注的准确性。数据集的组织形式与Cityscapes数据集类似，方便研究人员进行迁移学习。论文没有涉及具体的模型参数设置或损失函数设计，而是侧重于数据集的构建和基准测试。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文对多种语义分割模型进行了基准测试，结果表明，在Coralscapes数据集上预训练的模型，通过迁移学习到现有较小的珊瑚礁数据集上，能够显著提升分割性能，达到state-of-the-art水平。这验证了Coralscapes数据集的有效性和价值，为后续研究提供了可靠的基准。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于珊瑚礁的自动化监测和评估，为珊瑚礁保护和修复提供数据支持。通过计算机视觉技术，可以更高效、更准确地识别和评估珊瑚礁的健康状况，从而为决策者提供科学依据。此外，该数据集还可以促进水下生态机器人的开发，实现更智能化的珊瑚礁监测和管理。
📄 摘要（原文）
Coral reefs are declining worldwide due to climate change and local stressors. To inform effective conservation or restoration, monitoring at the highest possible spatial and temporal resolution is necessary. Conventional coral reef surveying methods are limited in scalability due to their reliance on expert labor time, motivating the use of computer vision tools to automate the identification and abundance estimation of live corals from images. However, the design and evaluation of such tools has been impeded by the lack of large high quality datasets. We release the Coralscapes dataset, the first general-purpose dense semantic segmentation dataset for coral reefs, covering 2075 images, 39 benthic classes, and 174k segmentation masks annotated by experts. Coralscapes has a similar scope and the same structure as the widely used Cityscapes dataset for urban scene segmentation, allowing benchmarking of semantic segmentation models in a new challenging domain which requires expert knowledge to annotate. We benchmark a wide range of semantic segmentation models, and find that transfer learning from Coralscapes to existing smaller datasets consistently leads to state-of-the-art performance. Coralscapes will catalyze research on efficient, scalable, and standardized coral reef surveying methods based on computer vision, and holds the potential to streamline the development of underwater ecological robotics.