珊瑚礁图像目标检测与分割数据集CoralReefImageObjectDetectionandSegmentation-hieuhq
数据来源：互联网公开数据
标签：珊瑚礁, 目标检测, 图像分割, 海洋生物, 计算机视觉, 数据标注, 图像识别, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自珊瑚礁环境的图像数据，记录了珊瑚礁图像中的目标检测与分割信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源于珊瑚礁环境，具体地理位置未知。
数据维度：数据集包含多个字段，如video_id（视频标识）、sequence（序列标识）、video_frame（视频帧）、sequence_frame（序列帧）、image_id（图像标识）、annotations（标注信息，可能为空列表）、n_annotations（标注数量）、has_annotations（是否有标注）、image_path（图像路径）、subsequence_id（子序列标识）和fold（折叠标识，用于交叉验证）。
数据格式：CSV格式，包含多个训练集文件，如train-10foldscsv、train-5foldscsv、train-02csv等，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于珊瑚礁图像，已进行标注和数据处理。
该数据集适合用于目标检测、图像分割等计算机视觉任务，以及海洋生物识别等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、图像识别、目标检测、图像分割等领域的学术研究，如珊瑚礁生态监测、海洋生物识别等。
行业应用：可以为海洋生态监测、水下机器人视觉、环境监测等行业提供数据支持，尤其在自动化珊瑚礁健康评估、海洋生物多样性分析等方面。
决策支持：支持海洋环境保护、生态系统管理等领域的决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解目标检测、图像分割等技术。
此数据集特别适合用于探索珊瑚礁图像中目标的检测与分割，并用于训练模型，以实现自动化珊瑚礁监测和海洋生物识别。
