【水下生物数据集】 水下生物识别 深度学习 目标检测 机器视觉 yolo（含数据集）随着全球海洋生态环境的日益变化，水下生物的监测和保护变得愈发重要。水下生物种类繁多，包括螃蟹、鱼类、水母、虾、小鱼和海星等，它们在海洋生态系统中扮演着关键角色。传统的水下生物监测方法通常依赖于人工观察，效率低且容易受到人为因素的影响。近年来，深度学习技术的快速发展为水下生物的自动识别与分类提供了新的解决方案。构建一个包含多种水下生物的图像数据集，使深度学习模型能够通过大量样本学习，显著提高水下生物的识别准确性。这对于海洋生态研究和保护工作至关重要。准确识别和监测水下生物种类，有助于评估海洋生态系统的健康状