珊瑚礁水下检测数据集 | 目标检测

本数据集面向珊瑚礁水下检测场景的目标检测任务，涵盖11个检测类别，总计681张标注图像。数据集适用于工业制造领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

数据集名称：珊瑚礁水下检测数据集
任务类型：目标检测
图像总数：681 张
标注类别：11 类
标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / RT-DETR
数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含11个检测类别，各类别标注分布如下：

Favites-Favites vasta（收藏夹-收藏夹vasta）
Tridacna Clam（Tridacna蛤蜊）
Macrodactyla doreensis-Long tentacle Anemone（大指龙-长触手海葵）
Montastraea
Lobophyllia（叶状芽孢杆菌属）
Meandrina meandrites
Turbinaria-Turbinaria stellulata
Feather star-Crinoid star（羽星·柯里诺星）
Goniastrea-Goniastrea pectinata
Gorgonian-Purple Plexaura
Porites-Porites pukoensis

技术规格

标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. **目标检测模型训练**：使用本数据集训练目标检测模型，实现珊瑚礁水下检测的自动识别
2. **算法研究**：作为目标检测算法的基准数据集，用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**：支持智能检测系统的开发与部署
4. **教学与科研**：适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践