Coral-YOLO: Un Marco de Detección de Visión Óptica Inteligente para el Monitoreo y Pronóstico de Hábitats Marinos de Alta Fidelidad

Los arrecifes de coral están enfrentando un declive catastrófico debido al blanqueamiento inducido por el clima, amenazando la biodiversidad marina crítica. El monitoreo automatizado a gran escala es esencial; sin embargo, los detectores de objetos modernos se ven obstaculizados por dos limitaciones fundamentales en escenas subacuáticas complejas: un déficit de razonamiento espacial en sus cabezas desacopladas, que inhibe la integración robusta de características a múltiples escalas, y un déficit de robustez de características, que hace que las redes deterministas sean vulnerables a variaciones visuales estocásticas. Para abordar estas limitaciones, proponemos Coral-YOLO, un marco novedoso para la detección y el pronóstico. Introducimos el Holistic Attention Block Head (HAB-Head), que permite un razonamiento profundo a través de escalas mediante la interacción explícita de características, y MCAttention, un mecanismo de entrenamiento aleatorio que permite a la red aprender características invariantes a la escala con robustez inherente. Evaluado en nuestro nuevo conjunto de datos CR-Mix, que abarca varios años, Coral-YOLO logra un estado del arte del 50.3% AP (precisión promedio en umbral IoU 0.5:0.95, siguiendo las métricas COCO), representando una mejora de +1.8 puntos porcentuales sobre la línea base YOLOv12-m, con ganancias particularmente pronunciadas en objetos pequeños (+2.6 puntos porcentuales en APS). Crucialmente, su módulo de pronóstico temporal integrado alcanza una precisión del 82.7% en la predicción de la salud futura de los corales, superando sustancialmente los métodos convencionales. Coral-YOLO establece un nuevo estándar de rendimiento y permite la conservación proactiva de los arrecifes. Proporciona una herramienta poderosa para identificar corales en riesgo mucho antes de que el blanqueamiento severo se vuelva visualmente evidente.