news 2026/9/17 14:04:31

水下生物水下动物海洋动物检测数据集VOC+YOLO格式9333张10类别

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
水下生物水下动物海洋动物检测数据集VOC+YOLO格式9333张10类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

图片数量(jpg文件个数):9333

标注数量(xml文件个数):9333

标注数量(txt文件个数):9333

标注类别数:10

所在github仓库:firc-dataset

标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["corals","cuttlefish","diver","echinus","fish","holothurian","jellyfish","scallop","starfish","turtle"]

每个类别标注的框数:

corals (珊瑚) 框数 = 5733

cuttlefish (乌贼) 框数 = 3004

diver (潜水员) 框数 = 4305

echinus (海胆) 框数 = 7867

fish (鱼类) 框数 = 8620

holothurian (海参) 框数 = 5244

jellyfish (水母) 框数 = 1873

scallop (扇贝) 框数 = 5038

starfish (海星) 框数 = 5745

turtle (海龟) 框数 = 2724

总框数:50153

图片分辨率:640x640

使用标注工具:labelImg

标注规则:对类别进行画矩形框

重要说明:暂无

特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证

图片预览:

标注例子:

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