水上漂浮物目标检测数据集

水上漂浮物目标检测数据集是用于训练和评估水上漂浮物目标检测算法的数据集。它包含了在水面上漂浮的各种物体，如塑料瓶、木材、布料等。这些数据集通常包含了大量的图像和相应的标注信息，用于指示图像中漂浮物目标的位置和类别。

一个常用的水上漂浮物目标检测数据集是FishingNet数据集，它是由中国科学院自动化研究所开发的。该数据集包含了大量的水上漂浮物目标图像，涵盖了不同的场景和环境条件。每个图像都有相应的边界框标注，用于指示漂浮物目标的位置和大小。

另一个常用的数据集是MAR-Dataset，它是由韩国海洋研究所开发的。该数据集包含了多个海洋环境下的水上漂浮物目标图像，包括海洋、河流等。每个图像都有相应的标注信息，用于指示漂浮物目标的位置和类别。

除了这些常用的数据集，还有其他一些水上漂浮物目标检测数据集可供使用。这些数据集可以帮助研究人员和开发者训练和评估水上漂浮物目标检测算法的性能。