DeepFish 提出了一个大规模的、适用于多个计算机视觉任务的数据集，该数据集包含了约 40,000 张图像，覆盖了 20 个热带海洋环境的鱼类栖息地，并且收集了点级别和分割标签，可以用于鱼类数量的自动监测、位置的标识和大小的估计。该数据集可以作为一个测试基准，用于激励在这一具有挑战性的水下计算机视觉领域的进一步发展。

Aug, 2020

提出了一种基于计算机视觉的自动化鱼类数量评估系统，该系统能够通过低成本数字相机拍摄的图像进行鱼类分类和尺寸估计，训练模型在手动标注的 50000 张图像数据集上训练，实现了鱼类分割、物种分类和长度估计任务的高精度。

Mar, 2024

海洋科学家收集了图像数据进行研究海洋生物多年来，这些图像和视频在基础科学和环境监测任务中非常有价值。然而，目前没有能够处理海洋视觉采样中普遍存在的样本种群的极端变异性、图像质量和栖息地特征的工具。为了充分利用海洋中的视觉数据，创建能够识别图像或视频序列中是否包含新生物、非常规动物集合或者是否越界的模型至关重要。FathomNet2023 竞赛数据集提供了一个真实的情景，其中目标数据中的动物集合与训练数据不同。挑战是在目标图像中识别生物并评估其是否越界。

Jul, 2023

本文介绍了 Caltech 鱼类计数数据集（CFC），它是一种大规模的数据集，用于检测、跟踪和计数声纳视频中的鱼类。该数据集为低信噪比计算机视觉应用程序提供了丰富的数据来源，并且比现有的大多数计数数据集来源更自然。我们使用基线实验来评估 MOT 和计数中的泛化表现，并确定了进一步发展状态的关键挑战和机遇。

Jul, 2022

本论文提出了 iNaturalist 物种分类和检测数据集，包括来自全球 5000 多种植物和动物的 859,000 张图片，其中包括视觉相似的物种以及具有各种图像质量和类不平衡性的图片。通过对数据集进行广泛的基准实验，本文的结果表明目前基于非集成方法的计算机视觉分类和检测模型只能达到 67% 的准确率，提出了面临的挑战和需要更多低阶学习关注的解决方案。

Jul, 2017

介绍了一个大规模的半监督数据集 Species196，包含 196 个入侵物种的专家级标注图像和大量无标签图像，并提供四种实验设置以评估现有模型和算法在入侵物种分类中的性能。

Sep, 2023

本文介绍了一种针对鱼眼摄像头的开放式 FishEye8K 基准数据集，用于道路物体检测任务，该数据集包含五个类别，涵盖了 157K 个边界框。同时，本文还评估了基于弱监督和无监督策略的最新优秀模型，以及在该数据集上的实验结果。

May, 2023

通过海底成像技术的发展，建立了全球的海底影像数据库 BenthicNet，以用于支持大规模图像识别模型的培训和评估，初步结果表明它有助于自动化大规模和小规模的图像分析任务。

May, 2024

本文介绍了两个新的鱼眼图像数据集：VOC-360 和 Wider-360，用于训练人脸和物体检测模型的。这些数据集将有助于开发鱼眼图像的人脸和物体检测器以及分割模块，同时也为真实鱼眼图像的收集和手动注释工作提供了帮助。

Jun, 2019

本研究基于收集自网络的大规模嘈杂数据对学习视觉识别模型进行了探究。我们构建了一个名为 WebVision 的新数据库，其中包含了超过 240 万张与 ILSVRC 2012 基准数据集的 1,000 个语义概念相关的查询生成的网络图像，并收集了元信息（例如标题，描述，标签等）。通过这个数据库，我们发现网络图像可以用于训练良好的深度 CNN 模型，且该模型的泛化能力甚至优于 ILSVRC 2012 数据集训练的模型。此外，我们也发现了一个数据集偏见问题，即在视觉领域自适应方面存在一些问题。这个新的 WebVision 数据库及其相关研究对于利用网络数据最小化监督学习最先进的视觉模型具有重要的价值。

Aug, 2017