水下声纳检测潜艇的数据集

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。

相关问题

yolov5水下鱼类数据集

YOLOv5是一种目标检测算法，用于检测图像或视频中的物体。而"yolov5水下鱼类数据集"则是指用于训练和测试YOLOv5模型的一个特定数据集，该数据集包含了水下环境中的鱼类图像和相应的标注信息。

由于我无法直接提供具体的数据集介绍，但你可以通过以下步骤来获取有关"yolov5水下鱼类数据集"的更多信息：

1. 在搜索引擎中搜索相关关键词，如"yolov5水下鱼类数据集"或"YOLOv5 underwater fish dataset"，以找到相关的数据集资源。
2. 查找学术论文、研究项目或开源社区中与水下鱼类检测相关的工作，这些工作通常会提供相应的数据集。
3. 浏览计算机视觉相关的开源数据集平台，如Kaggle、ImageNet、COCO等，看是否有与水下鱼类检测相关的数据集可供使用。

请注意，确保在使用任何数据集时遵循数据集提供者的规定和许可证要求。

水下图像增强常用数据集

以下是常用的水下图像增强数据集：

1. NTU-WHU Underwater Image Enhancement Dataset：该数据集包含了从不同位置和深度拍摄的300幅水下图像，其中包括了不同的水下环境和光线条件。

2. UEC-Underwater Image Dataset：该数据集包含了1000幅水下图像，其中包括了不同的水下环境和光线条件。

3. AQUA：该数据集包含了不同水下环境中的1500幅图像，其中包括了水下生物、水下场景和水下物体等。

4. UW-IIP：该数据集包含了来自不同水下环境的500幅图像，其中包括了不同的光照条件和水下物体。

5. UCF-QNRF：该数据集包含了从不同深度拍摄的200幅水下图像，其中包括了不同的水下环境和光线条件。

6. USR-248：该数据集包含了从不同深度拍摄的248幅水下图像，其中包括了不同的水下环境和光线条件。

这些数据集可以用于测试和评估水下图像增强算法的性能和效果。