Self-driving Vessels: YOLOv5 Approach for Water Surface Object Detection - Sá, T. R. D.; Figueiredo, C. M. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2022)
A aplicação de técnicas de Visão Computacional para detecção de objetos em superfície de água tem destacado-se como uma forte tendência no contexto de embarcações autônomas. Este trabalho apresenta uma avaliação de performance do algoritmo YOLOv5 para detecção de objetos localizados em superfície de água. Em seguida, o compara com a performance de outros 17 detectores clássicos. É utilizado um conjunto de imagens anotadas e disponibilizadas em uma base imagens de referência - WSODD, sendo essa caracterizada por ser pública, abrangente (7.467 imagens, 14 categorias e diferentes condições de captura) e especializada em objetos localizados em superfície de água. Finalmente, YOLOv5 obteve um mAP igual à 76.3 %, tendo superado em 11.3 % o mAP obtido pelo detector CRB-Net na mesma base de referência WSODD.