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海参和海胆的数据集已分享。

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简介：
该数据集是我自行标注构建的一个相对较小的海参图像集（包含165张图片）以及海胆图像集（包含225张图片），并采用标准的VOC格式进行组织，旨在为深度学习网络的训练提供支持。鉴于此类数据集的资源相对有限，因此诚挚地邀请大家积极分享相关资源，以便我们能够携手学习、共同提升专业水平！请注意，所有图片均来源于网络，已进行删除处理。

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  • 海参和海胆的数据集分享
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    本数据集包含丰富的海参与海胆图像资料，旨在为海洋生物研究、物种识别及水下摄影爱好者提供高质量的学习素材。 该数据集是我手动标定的一个较小的海参（165张图片）与海胆（225张图片）的VOC格式数据集，用于深度学习网络的训练。由于此类数据集资源较少，欢迎大家共同分享资源，一起学习和进步。所有图片均来源于网络，如涉及版权问题，请告知删除。
  • 基于YOLOv8的URPC2021水下目标检测实验：针对海参、海胆、扇贝和海星的识别研究
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    本研究采用YOLOv8算法进行URPC2021数据集中的水下生物（包括海参、海胆、扇贝及海星）的目标检测，旨在提高各类海洋生物的识别精度。 本实验基于YOLOv8进行URPC2021数据集的水下目标检测研究。该数据集中包含四类特定海洋生物：海参（holothurian）、海胆（echinus）、扇贝（scallop）与海星（starfish）。所有图像文件均采用YOLO txt格式标注。 训练数据集的具体数量如下： - 训练集(train)：6468张图片 - 验证集(val)：1617张图片 实验中使用yolov8s模型进行训练，并通过PyQt5设计了用户界面，使得检测过程更加直观便捷。
  • 基于YOLOv8的URPC2021水下多目标检测实验：精确识别海参、海胆、扇贝与海星
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    本文介绍了一项使用改进版YOLOv8算法进行URPC2021数据集上水下多目标检测的研究，特别针对海参、海胆、扇贝和海星的精准识别进行了实验分析。 基于YOLOv8的URPC2021水下目标检测实验主要研究了海参、海胆、扇贝与海星这四类海洋生物的目标识别问题。本项目采用URPC2021数据集进行训练，该数据集中包含了6468张用于训练的数据和1617张用于验证的数据，所有图片均以YOLO txt格式标注。 实验中使用了yolov8s模型，并通过PyQt5设计了一套用户界面以便于直接检测。整个系统旨在提升水下多目标检测的精度与效率，为海洋生物研究提供技术支持。
  • 上海哈罗自行车共享数据集
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    上海哈罗自行车共享数据集是一份详细记录了上海市区域内哈罗单车使用情况的数据集合，包括用户骑行行为、地理位置信息等维度，为城市交通规划及共享单车行业研究提供重要参考。 2016年上海哈罗单车数据集订单轨迹数据集适用于进行简单科研、数据分析、流量预测、车辆调度以及轨迹预测等小实验，适合科研使用。
  • 海啸数据集 - Tsunami Dataset 数据集
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    海啸数据集提供有关海啸事件的历史记录、地理信息及模拟数据，旨在支持灾害预防与研究。该数据库包括波高、浪涌速度等关键参数。 该数据集也称为全球历史海啸数据库，包含从公元前2100年到至今的约2400个海啸的历史记录及相关信息，涵盖了大西洋、印度洋、太平洋以及地中海和加勒比海区域的数据。
  • 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。
  • 深海珊瑚数据集
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    深海珊瑚数据集是一系列涵盖不同深度和地理位置的深海珊瑚图像与环境参数的集合，旨在促进对深海水下生态系统的科学研究。 来自NOAA深海珊瑚研究和技术项目的珊瑚记录文件deep_sea_corals.csv包含了有关深海水域中珊瑚的相关数据。
  • 上海科技数据集
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    上海科技数据集汇集了上海市各类科技创新活动的相关数据，涵盖科研机构、专利技术、企业创新等多个领域，为研究和分析上海科技发展状况提供重要支持。 shanghai数据集用于行人密度识别，并适用于MCNN人群密度估计。
  • 2016年上海POI及共享单车完整数据集
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    该数据集包含2016年上海市各类地点兴趣点（POI）信息以及当年流行的共享单车的详细分布和使用数据。 共享单车数据：2016年8月1日至31日包含订单ID、车辆ID、起始点经纬度、轨迹经纬度及起始时间，以csv文件格式提供，数据量为一百万条（具体数量为1,023,603）。POI数据则采用shp文件格式，并使用WGS1984坐标系统进行分类，共有十八类。这些科研资料可供下载使用。
  • 中国的海拔DEM数据集
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    中国海拔DEM数据集是一套全面覆盖我国地域的高程模型资料，提供精确的地表高度信息，适用于地理学、生态学及地质灾害研究等领域。 中国全国的DEM数字高程图可以用于进行多种计算。