珊瑚礁鱼类图像识别数据集_Coral_Reef_Fish_Image_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：珊瑚礁, 鱼类识别, 图像识别, 物体检测, 海洋生物, 计算机视觉, 数据集, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自大堡礁的珊瑚礁鱼类图像数据，记录了鱼类在水下环境中的影像，用于目标检测和图像识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，推测为历史影像数据。
地理范围：数据来源于澳大利亚大堡礁水域，具有典型的海洋环境特征。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg）和描述性CSV文件，CSV文件包含视频ID、序列、帧信息、图像ID、标注信息、标注数量、是否有标注、图像路径、子序列ID、fold等字段，用于图像的定位和标注。
数据格式：数据以.jpg图像文件和CSV文件（train_10folds.csv和train.csv）形式提供，方便图像处理和数据分析。图像文件存储在特定的文件夹结构中，CSV文件提供了图像的元数据和标注信息，便于目标检测模型的训练。
来源信息：数据来源于公开的珊瑚礁鱼类图像数据集，经过整理和标注，适合用于计算机视觉相关的研究和应用。
该数据集适合用于珊瑚礁鱼类的图像识别、目标检测和行为分析等研究。
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：适用于海洋生物学、计算机视觉、深度学习等领域的研究，例如鱼类识别、行为分析、环境监测等。
行业应用：可以为海洋生态保护、水下机器人、智能监控等行业提供数据支持，例如珊瑚礁监测、海洋生物多样性研究等。
决策支持：支持海洋生态环境评估、资源管理和保护策略的制定。
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深入理解图像识别和目标检测技术在海洋生物领域的应用。
此数据集特别适合用于探索珊瑚礁鱼类识别、目标检测模型的构建，帮助用户实现鱼类自动识别、数量统计等目标。
