真实水下目标检测数据集 水下目标检测 / 海洋生物识别 / 水下机器人9349期

【项目速览】
本数据集面向真实水下环境，提供海洋生物与潜水员的目标检测标注。核心解决水下图像特有的浑浊、色偏及光照不均等干扰问题，适用于水下机器人视觉、生态监测及海洋工程等研究场景。

【核心数据】

任务类型：目标检测
图像总量：13,112 张（全部已标注）
标注框总数：71,935 个
数据大小：约 3.2 GB
图像分辨率：3840×2160、1920×1080、720×405 等多尺度混合
标注格式：YOLO 格式（txt）
采集条件：来源于互联网多种渠道，涵盖不同水质与光照条件。

【技术方案】

基础模型：YOLOv8m
输入尺寸：建议 640 或 1024（依据显存与目标尺度平衡）
训练建议：开启色彩抖动与亮度扰动，增强模型对水下色偏和光照变化的鲁棒性。

【快捷配置 (data.yaml)】

train: ./dataset/images/train
val: ./dataset/images/val
nc: 4  # 请根据实际标签文件修改
names: ['海参', '海胆', '扇贝', '潜水员']  # 请根据实际类别名称替换

【启动训练】

from ultralytics import YOLO
import torch

# 加载模型
model = YOLO('yolov8m.pt')
model.train(
    data='data.yaml',
    epochs=100,
    imgsz=1024,
    batch=8,
    device='0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu',
    optimizer='AdamW',
    augment=True,
    mosaic=1.0,
    hsv_h=0.015,   # 色彩增强，应对水下色偏
    hsv_s=0.7,
    hsv_v=0.4
)

【评估与应用】

评估重点：关注小目标（如海参、海胆）的召回率，水下图像模糊易导致漏检。
业务闭环：检测结果可用于水下机器人自动计数、生态资源评估及潜水员安全监控。

维度	规格说明
数据规模	13,112 张图像（规模较大，适合训练与验证）
核心难点	水下图像浑浊、色偏、光照不均，目标与背景对比度低
推荐硬件	显存 8G 以上
最佳实践	使用色彩增强与对比度调整，必要时采用图像去雾预处理

#标签：水下目标检测 / 海洋生物识别 / 水下机器人 / YOLOv8 / 深度学习 / 计算机视觉