ShipSense

精巧に調整された Stable Diffusion を使用した、あらゆるオブジェクト向けの小説的なワンショット合成画像データ拡張手法。ShipSense はカスタムの Stable Diffusion を使用して船のリアルな合成画像データを作成し、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を訓練して、衛星画像から船を検出して位置を特定します。また、利害関係者が乱獲を監視するためのデータ視覚化プラットフォームも構築しました。このプラットフォームを強化するために、55,000件以上の AIS レーダー記録を掘り下げて、疑わしい暗色船舶活動のホットスポットをいくつか特定しました。

人々は以前から乱獲を検出するための AI モデルの構築を試みていましたが、クラス間の不均衡が大きいため、精度は低くなっていました。船が水上に存在するプラスのサンプルは少なく、船がいない水の領域という無限のマイナスのサンプルと比較されます。研究者は他の目的で合成データを作成するために GAN を使用してきました。しかし、まともな GAN を訓練するには約 50,000 点のサンプル画像が必要です。最大の衛星船データセットには、約 2,000 点のサンプルしかありません。

彼らは、人気のテキストから画像への AI モデルである Stable Diffusion (SD) を、比較的少ない入力に基づいて、無制限の合成船画像データを作成するために再利用できることに気づきました。わずか 68 点の元の画像を使用して、非常にリアルな合成画像を作成することができました。