Z obrazových neuronových detekčních sítí, které na fotografii rozpoznají kdejaký každodenní předmět, se už dnes na zadek asi posadí málokdo, Geografický ústav Texaské univerzity v Austinu se proto rozhodl, že posune laťku zase o kus výš.
Na pomoc si pozval archiváře z amerického námořnictva (Naval History and Heritage Command) a společně zkusili natrénovat neuronku nikoliv na běžných fotografiích ze života, ale na snímcích ze sonarů a lidarů pobřeží a dna.
Podstatné je to, že jako studijní data použili záběry známých lokalit ztroskotaných lodí z dávné historie i mělké současnosti a jako architekturu sítě široce používanou YOLOv3.
Neuronkou označení vraky lodí a přesnost odhadu na stínovaných záběrech z lidaru/sonaru
Neuronová síť se brzy naučila, jak vypadají v podmořských záběrech kontury lodí, a dnes je dokáže identifikovat až s 90% přesností. Autoři se se svými záběry pochlubili v odborném časopisu Remote Sensing.
Technologie z ranku A.I. proto mohou posloužit jako další nástroj pro podmořskou archeologii nebo třeba záchranáře.
