珊瑚礁鱼类目标检测图像数据集CoralReefFishObjectDetectionImages-mycmyc
数据来源：互联网公开数据
标签：海洋生物, 珊瑚礁, 鱼类检测, 图像识别, 物体检测, 计算机视觉, 数据标注, 目标识别
数据概述：
该数据集包含来自大堡礁的图像数据，记录了珊瑚礁鱼类的图像信息，用于训练和评估目标检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，但基于其图像内容，推测为特定时间段内拍摄。
地理范围：数据来源于澳大利亚大堡礁海域，专注于该地区的海洋生物。
数据维度：数据集包括视频ID、序列号、视频帧、序列帧、图像ID、标注信息（鱼类在图像中的位置和大小）、标注坐标列表、图像文件路径、图像高度、图像宽度以及YOLO格式的标注信息。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessedcsv，包含结构化数据，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，用于构建目标检测模型，识别珊瑚礁中的鱼类。
该数据集适合用于计算机视觉领域的目标检测任务，特别是针对海洋生物的识别。
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：适用于海洋生物学、计算机视觉和人工智能交叉领域的学术研究，如鱼类种群数量评估、珊瑚礁生态环境监测等。
行业应用：为海洋环境保护、水下机器人、智能监控系统等行业提供数据支持，尤其在自动化鱼类识别和跟踪方面。
决策支持：支持海洋保护区的管理和决策，帮助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、深度学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解目标检测技术在海洋生物识别中的应用。
此数据集特别适合用于开发和优化鱼类目标检测模型，帮助用户实现对珊瑚礁生态系统的自动化监测和分析，提升相关研究和应用的技术水平。
