珊瑚礁鱼类视频图像数据集CoralReefFishVideoImageDataset-artgro
数据来源：互联网公开数据
标签：鱼类识别, 目标检测, 视频分析, 图像识别, 计算机视觉, 数据集构建, 珊瑚礁生态, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自大堡礁的珊瑚礁鱼类视频和相关图像数据，旨在支持鱼类识别、目标检测等计算机视觉任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为特定观测时期内的数据。
地理范围：数据来源于大堡礁，提供了珊瑚礁生态环境下的鱼类视频与图像。
数据维度：数据集包含视频文件（.mp4格式）以及对应的CSV文件，CSV文件提供了视频帧的元数据，包括视频ID、帧编号、图像ID、标注信息（如果有）等。同时，数据集还提供了不同的划分方式，如交叉验证集（5折、10折）和训练/验证集划分（0.01、0.05、0.1、0.2比例），方便用户进行模型训练和评估。
数据格式：主要数据格式为.mp4视频文件和.csv表格文件，CSV文件提供了图像帧的结构化信息，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的计算机视觉竞赛或研究项目，旨在促进珊瑚礁生态研究和鱼类识别技术的发展。
该数据集适合用于鱼类目标检测、行为分析、图像分类等研究，以及相关机器学习模型的训练与评估。
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、深度学习等领域的研究，例如鱼类目标检测、跟踪、行为分析、图像分类等。
行业应用：可以为水下机器人、水下监控系统等提供数据支持，用于自动化鱼类识别和生态环境监测。
决策支持：支持海洋生态保护和管理，帮助研究人员更好地了解珊瑚礁生态系统和鱼类种群。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解目标检测、视频分析等技术。
此数据集特别适合用于探索珊瑚礁鱼类的行为模式、提高目标检测精度、以及构建用于生态监测的自动化系统，帮助用户实现对海洋生态系统的更深入理解和更有效的管理。
