斑点叉尾鮰鱼损伤检测数据集（YOLO格式）

摘要：本数据集共包含 1,920 张斑点叉尾鮰鱼图像，标注目标框总数为 2,070 个，涵盖 3 类目标，分别为正常个体（normal）、轻微损伤个体（minor_damage）和严重损伤个体（major_damage）。其中，正常类别目标框数量为 900 个，轻微损伤类别为 450 个，严重损伤类别为 720 个。数据集采用 YOLO 格式进行标注，能够满足目标检测任务对数据组织与标签表示的要求。

数据集简介

本研究构建的斑点叉尾鮰鱼损伤检测数据集共包含 1920 张图像和 2070 个目标框，涵盖正常、轻微损伤和严重损伤 3 个类别，并按照 7:2:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集，采用 YOLO 格式进行标注。

数据集概述

本研究构建的斑点叉尾鮰鱼损伤检测数据集采用 YOLO 格式进行标注，数据集目录下包含图像文件、对应标注文件以及数据配置文件，能够满足目标检测模型训练、验证与测试的基本需求。数据集共设置 3 个类别，分别为正常（normal）、轻微损伤（minor_d amage）和严重损伤（major_damage），能够较为全面地反映斑点叉尾鮰鱼表面损伤程度。

在数据规模方面，该数据集共包含 1920 张图像及对应标注文件，标注目标框总数为 2070 个。其中，正常类别目标框数量为 900 个，轻微损伤类别为 450 个，严重损伤类别为 720 个。整体来看，数据集类别分布存在一定差异，其中轻微损伤类别样本数量相对较少，表现出一定程度的类别不均衡特征。

在数据划分方面，数据集按照 7:2:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集包含 1344 张图像，验证集包含 384 张图像，测试集包含 192 张图像。所有图像均与标注文件一一对应，且不存在空标注文件，说明数据集具有较好的完整性，可为斑点叉尾鮰鱼损伤检测模型的训练、参数调优及泛化性能评估提供可靠的数据基础。

数据集来源

本研究所使用的数据集为自主构建，图像数据来源于斑点叉尾鮰鱼样本的实际采集与拍摄，经筛选与预处理后获得 1,920 张有效图像。所有图像均采用 YOLO 格式进行边界框标注，定义了正常个体、轻微损伤个体和严重损伤个体 3 类目标，共计标注 2,070 个实例。其中，正常类别标注 900 个，轻微损伤类别标注 450 个，严重损伤类别标注 720 个。标注过程中遵循统一的标注规范，以确保数据标注的一致性与准确性，为后续模型训练与性能评估提供可靠的数据基础。