鲸鱼图像目标检测与标注数据集-Happywhale比赛-众包标注
数据来源：互联网公开数据
标签：鲸鱼,图像识别,目标检测,边界框,众包标注,计算机视觉,Happywhale,数据集,深度学习
数据概述：
本数据集是为Happywhale比赛构建的，用于鲸鱼图像的目标检测任务。数据集包含了多来源的边界框标注信息，旨在帮助参赛者定位和识别图像中的鲸鱼个体。数据来源包括多个公开的标注数据集，以及通过众包平台进行的标注。
数据来源包括：
* Kaggle上的数据集：
* https://www.kaggle.com/bsridatta/happierwhale
* https://www.kaggle.com/shubhambaid/happywhales-labelme-segmentation-dataset
* https://www.kaggle.com/phalanx/whale2-cropped-dataset
* https://www.kaggle.com/awsaf49/happywhale-boundingbox-yolov5
* https://www.kaggle.com/yusukesueyoshi/happy-whale-and-dolphin-anotated-in-yolov5-format
* 众包标注平台：http://happywhale.theoboyer.fr/
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估鲸鱼图像的目标检测模型。研究人员和开发者可以使用该数据集进行算法开发、模型训练、性能评估以及迁移学习等。具体应用场景包括：鲸鱼个体识别、鲸鱼行为分析、海洋生物监测等。该数据集也适用于计算机视觉和深度学习领域的教学和研究。
