什么是IOCfish5k数据集

IOCfish5K 数据集概述

详细说明

1. 数据采集与质量控制
   • 图像来源于公开的水下摄影平台（如 YouTube、海洋科研数据库），经过约 200 小时的筛选与人工审查，剔除质量不达标或目标稀疏的图片。
   • 为保证标注的一致性，6 名专业标注员对所有图像进行中心点标注，并对密度较高的场景（每图 >200 条实例）进行二次检查。
2. 标注难点
   • 鱼类在水草、岩石等背景中高度伪装，视觉上与环境几乎不可区分，导致中心点标注工作比普通目标计数更具挑战性。
   • 为此，标注流程采用“先粗后细”策略：先定位大致区域，再精确标记中心点，最终形成密集的点云标注。
3. 基准评估
   • 论文中选取了 14 种主流密集计数方法（包括基于密度图、回归模型等）在 IOCfish5K 上进行评测，展示了该数据集对现有方法的挑战性。
   • 同时提出了专门针对不可辨识场景的基线模型 IOCFormer，在该数据集上取得了最先进的性能。
4. 研究价值
   • 规模优势：相较于之前的不可辨识计数数据集，IOCfish5K 在图像数量、分辨率、标注密度上均有显著提升。
   • 场景独特：聚焦水下伪装目标，填补了海洋视觉任务的空白，为海洋生态监测、渔业资源评估等实际应用提供了数据支撑。

如何获取与使用

1. 访问 GitHub 项目页面（上表中的下载链接），按照 README 中的说明执行 download.sh 脚本即可下载完整数据集（约数十 GB）。
2. 数据结构如下：

   IOCfish5K/
   ├── images/          # 原始 JPG/PNG 图像
   ├── annotations/     # 对应的 XML/JSON 标注文件（中心点坐标）
   ├── train_id.txt    # 训练集图像 ID 列表
   ├── val_id.txt      # 验证集图像 ID 列表
   └── test_id.txt     # 测试集图像 ID 列表
   

3. 推荐使用 Python 的 xml.etree.ElementTree 或 json 库读取标注，结合 torchvision、mmcv 等框架构建数据加载器。

总结：IOCfish5K 是目前规模最大、标注最密集的水下不可辨识目标计数数据集，提供了 5 637 张高分辨率图像和 659 024 条中心点标注，分为训练/验证/测试三套标准划分。它不仅推动了伪装场景计数算法的研发，也为海洋生态监测等实际应用提供了宝贵的视觉数据资源。若需获取数据，请直接访问上述 GitHub 链接。