水下垃圾检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：水下垃圾检测,图像分类,环境监测,深度学习,计算机视觉,海洋保护,资源优化
数据概述：
本数据集为一个定制化标注的数据集，旨在解决因水下环境特征复杂多变而导致的水下垃圾检测挑战。现有公开数据集难以满足水下特定环境下的深度学习模型训练需求，因此本数据集通过自标注方式，整合了大量水下图像，用于垃圾检测与分类。数据集包含9,576张水下图像，分为两类标注：垃圾分类（塑料、垃圾、水下 debris）与环境因素（鱼类、水生植物、水下生物）。所有图像经过预处理，统一调整为256x256像素，确保输入维度一致。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别占比76%、19%和5%，对应图像数量为7,308张、1,795张和473张。
数据用途概述：
该数据集适用于水下垃圾检测相关的研究与开发，支持深度学习模型的训练与优化。研究人员可利用此数据集进行水下垃圾分类算法的设计与测试，优化算法性能，同时满足水下移动设备在存储与计算资源有限条件下的应用需求。此外，该数据集还适用于教育培训场景，帮助学习者理解水下环境监测的技术方法与实际应用。
