State of the art applications of deep learning within tracking and detecting marine debris: A survey

深度学习技术在海洋垃圾问题中已经探索了大约20年，但大部分研究是在最近五年内迅速发展的。我们提供了28篇最近和最重要的深度学习在海洋垃圾领域的深入、最新的总结和分析。通过交叉参考研究论文结果，YOLO家族在物体检测方面明显优于其他所有方法，但是许多受人尊敬的贡献者在这个领域已经明确同意，目前没有一个全面的水下垃圾数据库可供机器学习使用。使用我们策划和标记的小型数据集，我们在一个二元分类任务中测试了YOLOv5，并发现准确率低，误报率高，突显了全面数据库的重要性。我们总结了超过40个未来的研究建议和开放性挑战。

本文旨在总结和分析深度学习在海洋垃圾问题中的最新研究进展，其中包括28篇最近的和最重要的研究成果。同时，本文探讨了当前机器学习中所面临的挑战，即缺乏全面的水下垃圾数据库。

本文通过对28篇最新的和最重要的研究成果进行分析，发现YOLO系列在目标检测方面表现最佳。但是，由于缺乏全面的水下垃圾数据库，使用小规模的数据集进行测试时，YOLOv5的准确率较低，误报率较高。因此，建立全面的水下垃圾数据库是当前机器学习研究中的一个重要挑战。

本文提供了海洋垃圾问题中深度学习的最新研究进展，包括28篇最新的和最重要的研究成果。研究表明，YOLO系列在目标检测方面表现最佳。但是，由于缺乏全面的水下垃圾数据库，使用小规模的数据集进行测试时，YOLOv5的准确率较低，误报率较高。本文提出了40多个未来的研究建议和挑战，值得深入研究。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究被进行，例如：“Marine debris detection using deep learning: A review”、“Detection and classification of marine debris using deep learning techniques”等。