珊瑚礁鱼类检测数据集CoralReefFishDetection-truonghuymai
数据来源：互联网公开数据
标签：鱼类检测, 目标检测, 珊瑚礁, 计算机视觉, 图像识别, 数据标注, 物体识别, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自珊瑚礁环境的图像数据，记录了对鱼类进行检测的标注信息，用于训练和评估目标检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源于大堡礁区域的图像数据。
数据维度：包括图像路径（path）、图像ID（image_id）、视频ID（video_id）、帧序号（video_frame）、标注框（truth_box, predict_box）以及检测结果的各项统计指标（FN_count, FP_count, scores）等。
数据格式：CSV格式，文件名为FNcsv，便于图像处理和目标检测模型的训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过了标注和处理。该数据集特别适用于珊瑚礁鱼类检测、目标检测算法评估、以及计算机视觉相关研究。
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、图像识别等领域的学术研究，如目标检测算法的改进、珊瑚礁生态环境监测等。
行业应用：可以为海洋生物保护、水下机器人视觉系统等领域提供数据支持，特别是在鱼类自动识别和计数方面。
决策支持：支持生态环境保护部门的决策制定，用于监测珊瑚礁生态系统的健康状况。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解目标检测技术在实际场景中的应用。
此数据集特别适合用于探索鱼类在珊瑚礁环境中的分布规律，提升目标检测模型的性能，并促进对海洋生态系统的深入理解。
