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Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集

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简介：
Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集是一个专为促进海洋生物研究和保护而设计的数据集合，包含大量标记的鱼类图像，用于训练机器学习模型进行精确的鱼类分类。 该数据集中的所有鱼的图片均来自水下视频截取的画面，涵盖23个种类，共有27,370张图像，但像素较低。此外，数据分布极不均衡，其中最常见的鱼类图片数量是最少见鱼类的1000倍左右。值得注意的是，每种鱼都由专家进行了手动标注。

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  • Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集
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    Fish4Knowledge海洋鱼类识别目标数据集是一个专为促进海洋生物研究和保护而设计的数据集合，包含大量标记的鱼类图像，用于训练机器学习模型进行精确的鱼类分类。 该数据集中的所有鱼的图片均来自水下视频截取的画面，涵盖23个种类，共有27,370张图像，但像素较低。此外，数据分布极不均衡，其中最常见的鱼类图片数量是最少见鱼类的1000倍左右。值得注意的是，每种鱼都由专家进行了手动标注。
     
  • 海洋鱼类检测数据集 - 目标检测系列 - DataBall
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    海洋鱼类检测数据集是DataBall推出的目标检测系列之一，专注于收集和标注各类海洋鱼类图像，助力科研人员及开发者提高水下生物识别技术。 在当今数据为王的时代，构建并应用高质量的数据集对于机器学习与人工智能领域的发展至关重要。本段落将介绍一种专门用于目标检测任务的数据集——“海洋鱼类检测数据集 fish- DataBall”。此数据集中包含106个样本，每个样本都是一张标注了特定海洋鱼类的图片。 该数据集旨在为训练和评估能够识别及定位不同种类海洋鱼类的目标检测模型提供支持。其多样性和代表性使得它成为机器学习工程师与研究人员的理想选择，尤其是那些致力于开发用于分类和监测海洋生物的技术的人士。此研究不仅有助于保护海洋生态平衡，而且在可持续利用海洋资源方面也具有重要意义。 为了便于使用者快速上手使用数据集，提供了解析脚本及相关操作指南。通过这些工具，用户可以轻松设置路径并运行demo.py以开始探索该数据集或验证模型效果。 此外，“fish- DataBall”这一命名方式暗示了创新与趣味性的结合。“DataBall”的名字可能寓意着这个数据集像一个球一样完整、圆润且充满活力，既形象地表达了其全面性特点，也体现了在快速变化的数据科学领域中的独特地位。 海洋鱼类检测数据集是计算机视觉技术应用于海洋生物识别研究的重要资源。同时它也为相关领域的科学家提供了宝贵的实证基础。通过简洁的操作指南和易于获取的解析脚本，该数据集极大地简化了科研与开发流程，为广大的研究人员和开发者带来了便利。
     
  • Fish4Knowledge项目：海底鱼类视频分析（开源）
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    Fish4Knowledge项目致力于通过开源技术对海底鱼类行为进行视频分析研究，促进海洋生物多样性保护和渔业可持续发展。 Fish4knowledge项目开展了一项调查研究：探讨海底视频数据的信息抽象与存储方法（从10E + 15像素到10E + 12单位），用于鱼类检测及描述的机器词汇与人类语言，以及处理这些数据所需的灵活过程架构和科学查询界面。该项目结合了计算机视觉、数据库管理、工作流设计和人机交互技术实现目标。 Fish4knowledge利用来自十个水下摄像机的实时视频作为测试平台，研究如何捕捉、存储、分析及查询多个视频流的方法。项目团队创建了一个为期三年的公共数据库，其中包含有关观察到鱼类的摘要视频及相关描述符的信息。此外，开发了一种基于专家知识的网络界面供海洋研究人员使用，使他们能够访问前所未有的实时和先前储存的数据或提取信息的能力。
     
  • 鱼类分类数据集（涵盖多种海洋渔业资源）
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    本数据集包含丰富多样的海洋鱼类信息，旨在促进对各类渔业资源的研究与保护。涵盖了广泛的物种及详细特征记录。 NCFM-海洋渔业分类数据集由大自然保护协会提供，包含3777张已标注的图片作为训练资料。这些图片被分为8个类别：其中7类是不同种类的海鱼，另外1类是没有鱼类的图像。每张图片仅属于这8个类别中的一个。
     
  • 鱼类识别42-CreateML与Darknet数据集合.rar
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    本资源包含使用CreateML和Darknet框架进行鱼类图像识别的数据集，适用于机器学习项目中模型训练和测试。 在与团队合作进行计算机视觉项目的过程中，我们完成了以下任务： - 收集并组织图像； - 了解和搜索非结构化图像数据； - 注释和创建数据集； - 导出、训练及部署计算机视觉模型； - 使用主动学习方法随着时间推移改善数据集。 此数据集包含了6815张图片，鱼类标注采用CreateML格式。对每一张图片进行了以下预处理操作： - 自动剥离Exif-Arientation以调整像素数据方向； - 将所有图像大小统一调整为640x640（拉伸）。 此外，并未使用任何图像增强技术进行处理。
     
  • COCO数据集的目标类别标签
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    COCO数据集包含丰富的图像目标识别标签，广泛应用于物体检测和场景理解等领域，涵盖多种日常生活中的物体、人物动作及面部表情等。 COCO数据集的目标检测物体类别标签以JSON文档形式提供，其中包括每个物体的索引（ID）及其对应的文本名称。
     
  • 水下生物识别数据集（含海胆、贝壳、鱼类等约1000张图片）
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    本数据集包含超过一千张高质量的水下生物图像，涵盖海胆、贝壳及各类鱼类。旨在促进水下生物识别技术的发展与应用研究。 重要的数据强调三次：水下生物检测数据集包含海胆、贝壳、鱼类等多种生物的图片，共约1000张；再次提醒，该数据集包括海胆、贝壳、鱼类等不同种类的海洋生物，大约有1000张图片；最后重申一遍，此数据集中涵盖了海胆、贝壳、鱼类等水生生物的照片，总数约为1000张。
     
  • 海洋之王：鲨鱼
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    《海洋之王：鲨鱼》带领读者深入探索鲨鱼王国的秘密，揭示这些海洋霸主的生活习性、生存智慧及其在生态系统中的重要作用。 鲨鱼开发的StarCraft 2 AI机器人的AC#框架Sharky旨在简化创建AI机器人过程中复杂的设置和细节处理，使开发者能够专注于构建、策略及微观管理等有趣的部分。该框架提供了两种使用方式：直接嵌入到项目中或通过nuget软件包“Sharky”安装。 源代码包含一个示例bot，并且还有一个示例展示了如何利用nuget包创建机器人。它支持所有种族，包括人族、神族和异虫，同时也能处理随机种族的情况。框架能够智能地动态切换不同的构建方案，并且在几毫秒内完成快速帧的计算，这得益于其多线程技术。 Sharky框架是完全可定制化的：您可以根据项目需求选择使用或不使用任何功能，并轻松添加自己的特性。此外，它还支持人性化聊天功能，用户可以通过将json文件放入数据/默认目录来响应玩家的对话；同样的方式也可以用来回应敌方策略、宣布攻击等。 Sharky能够识别并应对敌人的战术变化，帮助开发者设计出更具竞争力的游戏AI。最后，该框架可以自动保存游戏结果至一个包含详尽信息的json文件中，便于后续分析和改进。
     
  • 海洋鱼类识别，七类模型，基于YOLOV8训练，转为ONNX格式，利用OPENCV调用
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    本项目采用YOLOv8框架训练了七种不同类型的海洋鱼类识别模型，并将其转换成ONNX格式，以便通过OpenCV轻松集成和部署。 项目的核心技术栈涉及计算机视觉领域中的目标检测技术。YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，而YOLOV8是其最新版本，在速度和精度上进行了优化。在这个项目中，可能使用了针对低功耗设备的变体——YOLOV8NANO。 训练过程中，模型学习识别7种不同的海洋鱼类，并生成了一个.pt（PyTorch）格式的模型文件。训练完成后，该模型被转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。这使得不同平台和语言可以调用这个模型进行深度学习任务。 OPENCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，支持多种图像处理算法。项目中使用了其DNN模块来加载并执行转换后的ONNX模型，从而实现在不依赖原始训练框架的情况下运行海洋鱼类的实时检测功能。 压缩包文件名中的“480X640”可能表示模型在训练或推理时使用的输入图像尺寸（即宽度为480像素、高度为640像素）。这通常是保持性能和精度所必需的要求。 总的来说，项目展示了如何利用YOLOV8NANO训练一个专门用于检测7种海洋鱼类的深度学习模型，并将其转换成ONNX格式以便在不同平台上使用。通过OPENCV的DNN模块实现跨平台应用能力，涉及到多个重要知识点如深度学习模型训练、模型转换和跨平台部署等，对于计算机视觉及深度学习开发者具有很高的参考价值。