标注鱼类数据集

野生图像数据集中的标记鱼类由 NOAA Fisheries（国家海洋渔业服务局）提供，以鼓励对无约束水下图像的自动图像分析算法进行开发、测试和性能评估。

该数据集包括鱼类、无脊椎动物和海床的图像，这些图像是使用部署在远程操作车辆 (ROV) 上的摄像系统收集的，用于渔业调查。

The manuscript (Cutter et al., 2015) demonstrates methods for automated detection of fish based on classifiers developed using the training image dataset, and evaluated using the test set. This dataset is offered for further development of detection of fish or invertebrates in complex environments; tracking of multiple animal targets in video image sequences; recognition and classification of animal species; measurement of animals in stereo image pairs; and characterization of seabed habitats.

Recommended citation:

Cutter, G.; Stierhoff, K.; Zeng, J. (2015) "Automated detection of rockfish in unconstrained underwater videos using Haar cascades and a new image dataset: labeled fishes in the wild," IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops, pp. 57-62.

Labeled Fishes in the Wild数据集处理（适用于yolov5）文章目录Labeled Fishes in the Wild数据集处理（适用于yolov5）一、前言二、制作过程1.训练图片筛选2.训练图片筛选总结一、前言Labeled Fishes in the Wild数据集包括鱼类、无脊椎动物和海底图像。附件数据文件（.dat、.vec 和 .info）中包含注释数据，这些文件描述了图像中标记的鱼目标的位置。此数据集有三个组成部分：训练和验证正图像集（有鱼），负图像集（非

Labeled Fishes in the Wild 为鱼类图像数据集，图像中包含鱼类、无脊椎动物和河床，通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。

原文：A Large Scale Fish DatasetA Large-Scale Dataset for Fish Segmentation and ClassificationThis dataset contains 9 different seafood types collected from a supermarket in Izmir, Turkey for a university-industry collaboration project at Izmir Universi

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