Этап 1. Подготовьте изображения и локализованные аннотации.

Шаг 1 — Запросить права на запись

Свяжитесь с администратором FathomNet по адресу [email protected] (указав в строке темы: доступ для записи FathomNet), и мы предоставим вашему аккаунту доступ для записи. После завершения вы сможете загрузить свои кураторские данные в FathomNet.

Шаг 2. Сделайте ваши изображения общедоступными

FathomNet ожидает, что ваши изображения размещены на общедоступном веб-сервере.

Шаг 3. Добавьте локализации с помощью вашего любимого инструмента для аннотаций.

Существует ряд инструментов, популярных в сообществе морских ученых для аннотирования изображений и/или видео. Имейте в виду, что FathomNet использует прямоугольные локализации, также называемые граничными рамками, которые определяют интересующую область для аннотации. Если вы определяете другие типы областей интереса (ROI), такие как точки, полигоны произвольной формы или пиксельные маски, их необходимо будет преобразовать в прямоугольные ROI при отправке ваших данных в FathomNet.

Шаг 4. Отформатируйте свои локализации в виде CSV-файла.

Ниже приведен пример CSV-файла, показывающий минимум обязательных столбцов. Обратите внимание, что порядок столбцов и регистр не важны:

минимум обязательных столбцов в файле CSV:

  • concept (или класс, или имя) — имя локализованного объекта. Мы рекомендуем использовать научные названия, где это возможно.
  • url (или image) — URL-адрес изображения.
  • x — Координата x ограничивающей рамки в пикселях.
  • y — координата y ограничивающей рамки в пикселях.
  • width — ширина ограничивающей рамки в пикселях.
  • height — высота ограничивающей рамки в пикселях.

FathomNet ожидает, что локализации будут использовать эту систему координат изображения.

Дополнительные столбцы

Ниже приведены необязательные имена столбцов:

  • altitude (или altitudemeters, altitude_meters) — высота в метрах над морским дном, где были сделаны снимки.
  • altconcept (или alt_concept, concept2, class2, name2) — вторичное имя для локализации. В MBARI мы обычно используем это, когда локализуем часть животного. Например, понятие может быть Наномия, а альтернативное понятие может быть нектосома.

  • глубина(или метры глубины, метры_глубины) — глубина в метрах ниже поверхности, на которой было снято изображение. .
  • groupof (или group_of) — указывает, что поле охватывает группу объектов (например, косяк рыбы или облако криля). Значения могут быть «истинными» или «ложными».
  • imagingtype(или imaging_type)—для специализированных систем обработки изображений указывает тип используемой системы обработки изображений. например микроскопия темного поля, черно-белая, визуализация при слабом освещении и т. д.
  • широта —широта в десятичных градусах, где было снято изображение. Мы используем условное обозначение широты от -90 ю.ш. до 90 с.ш.
  • longitude — долгота в десятичных градусах, где было снято изображение. Мы используем условное обозначение широты от -180°W до 180°E.
  • observer — имя или идентификатор человека или программы, создавшей локализацию.
  • закрыт — указывает, что объект закрыт другим объектом на изображении. Значения могут быть «истинными» или «ложными».
  • oxygen (или oxygenmll, oxygen_ml_l, o2) — концентрация кислорода в миллилитрах на литр в момент и место, где был сделан снимок.
  • давление (или давлениебар, давление_дбар) — давление в дбар в момент и в месте, где было снято изображение.
  • соленость — соленость на момент и в том месте, где был сделан снимок.
  • температура (или температура по Цельсию, температура по Цельсию) — температура океана в градусах Цельсия во время и в месте, где было снято изображение.
  • timestamp — время, когда изображение было снято в формате ISO 8601. Допустимые форматы включают:

  • усеченный — указывает, что объект выходит за границы изображения. Значения могут быть «истинными» или «ложными».
  • userdefinedkey (или user_defined_key) — идентификатор длиной до 56 символов, который можно использовать для обратной связи аннотации с исходным источником данных. Например, это может быть ключ базы данных, идентифицирующий аннотацию в базе данных учреждения-владельца. Имейте в виду, что эти ключи не обязательно должны быть уникальными. Чтобы избежать конфликтов клавиш, лучше всего использовать типы данных, такие как UUID.

Дополнительные столбцы

Если в вашем CSV-файле есть какие-либо дополнительные столбцы, они будут добавлены к изображению как теги "ключ-значение". Это может быть полезно, если вы хотите включить дополнительную информацию об окружающей среде или параметры камеры.

Этап 2. Загрузите локализованные аннотации.

Шаг 1 — Войдите в FathomNet, используя учетную запись Google.

Если вы впервые входите в FathomNet, FathomNet автоматически создаст для вас учетную запись FathomNet.

Шаг 2 — Перейдите на страницу своих коллекций.

Шаг 3 — Нажмите кнопку «Добавить коллекцию».

Шаг 4 — Заполните необходимые метаданные DarwinCore

При прокрутке страницы вниз также доступны дополнительные поля DarwinCore. Краткое описание каждого поля, а также ссылка на документацию DarwinCore приведены в FathomNet.

Шаг 5 — Загрузите файл CSV

После того, как вы заполнили свои метаданные, прокрутите страницу до самого низа. Нажав на поле Ввод файла, вы сможете перейти к файлу CSV. Затем нажмите «Отправить».

Фаза 3 — Просмотр вашей коллекции

Когда ваши данные отправляются в FathomNet, они анализируются и регистрируются в наших системах данных. Это может занять некоторое время в зависимости от размера отправленного вами набора данных, так что наберитесь терпения. Обычно это пара минут на тысячу отправленных аннотаций. Вы можете вернуться на страницу своих коллекций по ссылке в верхней части любой страницы:

На странице коллекций вы можете щелкнуть только что загруженную коллекцию, чтобы просмотреть свои локализации и метаданные.