水下声纳图像分类数据集

目前比较常见的水下声纳检测数据集有：Moby Sound、SWellEx-96、SWellEx-200、Kongsberg Sonar Data Set等。其中，Moby Sound是一个免费开放的声纳数据集，包括水下声纳信号、水下声纳图像和基于声纳图像的目标识别数据。SWellEx-96和SWellEx-200都是由美国海军研究实验室（NRL）提供的数据集，其中SWellEx-96包括来自6个声呐阵列的共计9626个声纳信号，SWellEx-200包括来自10个阵列的200个声纳信号。Kongsberg Sonar Data Set是由挪威Kongsberg公司发布的数据集，包括来自多个声呐阵列的声纳数据和基于该数据的目标探测和识别算法。

<think>好的，我现在需要帮用户寻找与水下岩石相关的数据集下载信息。首先，我要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关数据集被提到。 引用[1]提到声呐数据集，用于岩石/水雷分类，这可能与水下岩石相关。用户之前可能接触过这个数据集，所以需要优先考虑。引用[3]提到了水下垃圾检测的示例，引用[4]是关于鱼类识别的数据集，引用[5]是包含“海”类别的图像数据集，但主要涉及场景分类，可能不直接相关。 接下来，我需要确定用户的具体需求。用户明确提到“水下岩石数据集”，可能用于目标检测、分类或地质研究。声呐数据集（岩石/水雷）虽然主要针对二分类，但可能包含水下岩石的特征数据，适合分类任务。此外，可能需要多模态数据，比如引用[2]提到的声纳数据与图像融合，但用户当前的需求是数据集下载，所以重点放在可用资源上。 然后，检查是否有其他未被引用的数据集。比如，FishNet主要针对鱼类，可能不包含岩石。建筑遗产数据集（引用5）中的“海”类别可能有水下图像，但不明确是否有岩石标注。需要进一步确认。 用户可能需要公开可用的数据集链接。引用1中提到数据集在文末链接，但实际回复中无法提供外部链接，所以需要指导用户查找的具体名称和来源。例如，UCI的声呐数据集，或Kaggle上的相关资源。 另外，考虑用户可能需要数据集的多样性和应用场景。如果声呐数据集不够，可能需要推荐其他类型的数据集，如水下图像数据集，但需注意是否有岩石标签。例如，SUIM数据集包含水下物体，但不确定是否有岩石类别。需要建议用户检查数据集的类别说明。 最后，生成相关问题时，需围绕数据集的获取、应用、多模态融合等方面，帮助用户深入探索。例如，如何预处理声呐数据，如何结合其他传感器数据等。</think>根据您的需求，以下是与水下岩石相关的数据集获取建议及分析： ### 一、核心数据集推荐 1. **声呐岩石/水雷数据集** - **来源**：UCI机器学习仓库（搜索"Sonar, Mines vs. Rocks"） - **内容**：包含208个样本的声呐信号数据，每个样本有60个特征值，对应不同角度反射的声波强度，标签为岩石或金属圆柱体（模拟水雷）[^1] - **适用场景**：二分类算法训练、信号特征分析 - **获取方式**：通过UCI官网直接下载csv格式文件 2. **水下目标检测扩展数据集** - **参考案例**：水下垃圾检测数据集（含岩石环境背景）[^3] - **特点**：包含水下岩石作为环境背景的目标标注 - **获取提示**：GitHub开源项目常附带相关数据集链接 ### 二、替代方案建议 1. **多模态数据融合** - 可结合声纳数据集[^1]与水下场景图像数据集[^5]，通过数据增强生成合成训练数据 - 参考多模态融合方法[^2]，将声学特征与视觉特征结合 2. **自定义数据集构建** - 使用水下机器人采集数据： ```python # 伪代码示例-图像标注流程 import cv2 from labelImg import AnnotationTool video = cv2.VideoCapture('underwater_footage.mp4') while video.isOpened(): ret, frame = video.read() if not ret: break AnnotationTool.mark_objects(frame, ['rock', 'reef']) ``` ### 三、关键注意事项 1. 数据特征解读： - 声呐数据的60维特征反映不同方位角的信号衰减模式 - 岩石样本通常呈现更复杂的散射特征 2. 领域适应性： - 海水深度、浊度等环境因素会显著影响数据特征 - 建议选择包含元数据（如采集位置、设备参数）的数据集