基于yolo26算法的水下目标检测图像数据集 海洋生物识别 海胆识别 海龟识别数据集 海洋生物监测与保护工作 潜水作业安全辅助系 水下环境感知第10408期

水下计算机视觉数据集

数据集核心要素概述

1. 类别 ：共包含 10 类水下目标，中文名称分别为珊瑚、乌贼、潜水员、海胆、鱼、海参、水母、扇贝、海星、海龟，覆盖常见水下生物及人类活动对象，类别划分贴合水下场景研究需求。
   

2. 数量 ：数据集含 13000 张水下标注图像，图像数量充足，可满足深度学习模型训练、验证及测试的样本需求，为模型性能稳定性提供数据支撑。
   

3. 应用价值：可用于水下目标检测算法研发，助力海洋生物监测与保护工作；支撑潜水作业安全辅助系统开发，提升水下环境感知能力；为水下生态研究提供可视化数据基础，辅助分析水下生物分布与生存状态。

数据集关键信息表

项目	详情
类别数量及中文名称	10 类；珊瑚、乌贼、潜水员、海胆、鱼、海参、水母、扇贝、海星、海龟
数据总量	13000 张
数据集格式	YOLO 格式
核心应用价值	1. 支撑水下目标检测模型训练，推动海洋生物监测技术落地；2. 助力潜水安全辅助系统开发，提升水下环境危险识别能力；3. 为水下生态研究提供标注数据，辅助生态保护决策；4. 用于水下计算机视觉算法性能对比与优化，推动相关技术迭代