Brackish数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：水下图像, 多目标跟踪, 海洋生物, 丹麦, 机器学习, 计算机视觉, 数据集扩展

数据概述：
Brackish 数据集是首个公开的欧洲水下图像数据集，包含鱼类、螃蟹、虾类、水母和海星等海洋生物的边界框标注。数据集由丹麦奥尔堡市利姆峡湾（Limfjorden）的水下环境中拍摄的 89 个视频组成。这些视频通过固定在利姆峡湾大桥混凝土支柱上的摄像头和 LED 照明设备进行拍摄，深度为水面下 9 米。
数据集分为训练集、验证集和测试集，比例为 80:10:10，并提供 AAU Bounding Box、YOLO Darknet 和 MS COCO 格式的标注文件。此外，数据集还包含 9 个新的多目标跟踪（MOT）扩展序列，以及生成合成训练序列的框架和 MOTChallenge 格式的标注文件。

数据用途概述：
Brackish 数据集适用于多种研究和应用领域，包括水下图像处理、多目标跟踪算法开发、海洋生物检测与分类、计算机视觉算法优化等。研究人员可以利用该数据集进行目标检测、跟踪和分类任务的模型训练与评估。同时，数据集也支持对水下环境复杂光照条件下的图像处理算法的研究。
该数据集还为学术界和工业界提供了标准化的基准，便于比较不同算法的性能。此外，数据集的扩展部分（如合成训练序列和多目标跟踪框架）为相关领域的研究提供了新的可能性。