数据集介绍：水下物体检测数据集
一、基础信息
数据集名称：水下物体检测数据集
图片数量：
训练集：474 张图片
验证集：46 张图片
测试集：25 张图片
总计：545 张图片
分类类别：
水下物体（Underwater Object）：专注于水下环境中的物体识别，适用于海洋探测、机
器人导航等场景。
标注格式：
YOLO 格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。
数据格式：图片文件（如 JPEG/PNG），来源于水下图像采集。
二、适用场景
水下探测与海洋研究：
数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别水下物体的 AI 模型，用于海洋生物调
查、沉船探测或资源勘探。
水下机器人开发：
集成至自主水下机器人系统，提供实时物体检测功能，优化路径规划或物体抓取操作。
环境监测与保护：
应用于水下环境监测，识别污染物或特定物体，辅助生态保护和水质评估。
学术与工业创新：
支持计算机视觉算法研究，特别是水下场景的目标检测模型训练，推动海洋科技发展。
三、数据集优势
场景针对性：
数据集专注于水下环境，覆盖多样水下物体检测样本，增强模型在复杂水下条件下的鲁棒
性。
标注精准性：
YOLO 格式标注确保边界框定位准确，便于模型高效学习物体特征。
任务适配性强：
兼容主流深度学习框架（如 YOLO），可直接加载用于目标检测任务，并易于扩展到其他
视觉应用。
实际应用价值：
提供真实水下图像数据，支持水下探测、环保和机器人领域的实际解决方案开发，提升 AI
模型泛化能力。
