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AQUA20
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冻结基础模型嵌入实现标签高效水下图像分类
研究人员展示了一种使用冻结基础模型嵌入进行标签高效水下图像分类的方法。通过采用 DINOv3 ViT-B/16 嵌入，并仅在 AQUA20 基准测试上训练逻辑回归分类器，他们以显著降低的标注成本实现了具有竞争力的性能。即使每类只有 13 张标注图像，该方法也达到了 81.8% 的平均宏 F1 分数，接近使用整个训练集的完全监督方法的性能。
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新的AQUA20数据集旨在解决具有挑战性的水下物种分类问题
研究人员推出了AQUA20，这是一个旨在改进水下物种分类的新基准数据集。该数据集包含20种海洋物种的8,171张图像，经过专门策划，以应对浊度、低光照和遮挡等挑战。对十三种深度学习模型进行了实验，其中ConvNeXt在90.69%的Top-1准确率和88.92%的F1分数方面表现出最高的准确率，尽管其他模型也显示出不同的性能权衡。该研究还包括使用GRAD-CAM和LIME进行的解释性分析，以解释模型行为。