鲸鱼检测图像目标框数据集WhaleDetectionImageObjectBoxDataset-saoul22
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像识别, 计算机视觉, 鲸鱼检测, 边界框, 数据集, 深度学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含鲸鱼图像，并标注了鲸鱼在图像中的边界框信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含鲸鱼图像，推测为海洋环境。
数据维度：包括图像文件名、边界框坐标（左上角x,y坐标和右下角x,y坐标）。
数据格式：提供CSV格式的标注文件，便于图像与标注信息的对应。同时包含PyTorch模型文件(.pth)，用于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开数据集或竞赛，已进行标注。
该数据集适合用于计算机视觉、目标检测和图像识别相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、图像处理、目标检测等领域的学术研究，如边界框检测算法的开发与评估。
行业应用：可以应用于海洋生物监测、鲸鱼种类识别、海洋环境保护等领域。
决策支持：支持海洋生态环境的监测与保护，为相关决策提供数据支持。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训材料，帮助学生理解目标检测任务。
此数据集特别适合用于训练和评估目标检测模型，如YOLO、SSD等，用于识别和定位鲸鱼在图像中的位置，并可用于探索鲸鱼行为分析等应用。
