Classification of Biofouling Rates in Underwater Images Using Transfer Learning

본 연구에서는 원격 조정 수중 로봇의 카메라로 촬영한 수중 이미지를 사용하여 선체 표면의 바이오파울링 등급(biofouling rate)을 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 학습에 사용할 수중 선체 이미지를 직접 수집 및 분류하고, 분류 정확도를 높이기 위해 이미지 강화 기법을 적용한다. 또한, 잘 알려진 사전 학습된 모델을 전이 학습을 이용해 미세 조정하여 사용한다. 제안한 방법의 검증을 위해 이를 구현하고, 테스트 데이터셋을 이용한 실험을 통해 평균적으로 95.43%의 분류 정확도를 보여주었다. 또한, 한 장의 이미지 분류에 평균적으로 4.04 밀리초의 시간이 걸렸다. 따라서 제안한 방법을 바이오파울링 등급 분류에 적용 가능함을 확인하였다.