PLAS-Net：UAVを用いたビーチごみモニタリングのためのピクセルレベル面積セグメンテーション
arXiv cs.CV / 2026/4/24
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要点
- 本研究は、UAVによるビーチごみの監視においてバウンディングボックス手法よりも正確に曝露面積を測るためのピクセルレベル・インスタンスセグメンテーション手法「PLAS-Net」を提案しています。
- 不規則なごみの物理的な輪郭をピクセル単位で抽出することで、面積の系統的な過大推定を抑え、複雑な沿岸環境でマスクの精度（忠実度）を向上させます。
- タイ・コタオ島のモンスーンの影響を受ける小規模ビーチのUAV画像で評価した結果、PLAS-NetはmAP_50=58.7%を達成し、11種類のベースラインよりも優れています。
- 高品質なマスキングが環境分析の結論に与える影響を、プラスチックの破砕ダイナミクス、面積加重の生態学的リスク地図、そして「個数は少ないが面積は最大」という豊富面積逆説を示すソース組成分析などの下流デモで示しています。
