KOLOMVERSE|海事目标检测数据集|计算机视觉数据集

KOLOMVERSE是一个大规模的海事领域目标检测数据集，包含186,419张4K分辨率图像，分为5个类别：船只（393,936个实例）、浮标（34,080个实例）、渔网浮标（95,815个实例）、灯塔（60,362个实例）和风电场（147,846个实例）。数据集来自韩国的21个领海水域，并被分割为训练集（49,175张图像）、验证集（18,643张图像）和测试集（18,601张图像）。

KOLOMVERSE is a large-scale maritime domain object detection dataset, comprising 186,419 images with 4K resolution, categorized into five classes: ships (393,936 instances), buoys (34,080 instances), fishing net buoys (95,815 instances), lighthouses (60,362 instances), and wind farms (147,846 instances). The dataset is sourced from 21 territorial waters in South Korea and is divided into a training set (49,175 images), a validation set (18,643 images), and a test set (18,601 images).

原始信息汇总

KOLOMVERSE 数据集概述

数据集描述

• 类型: 大规模海事对象检测数据集
• 图像数量: 总计186,419张4K分辨率图像
• 类别: 分为5个类别，包括船只（393,936实例）、浮标（34,080实例）、渔网浮标（95,815实例）、灯塔（60,362实例）和风电场（147,846实例）
• 来源: 数据集采集自韩国21个领海水域
• 分割: 数据集被分为训练集（49,175张图像）、验证集（18,643张图像）和测试集（18,601张图像）

数据集特点

• 多样性: 数据集包含光照、视角、遮挡、背景、尺度和比例等多种变化，使得训练出的对象检测器更适合实时应用
• 图像示例: 提供了不同变化下的图像样本，包括光照变化、遮挡变化、背景变化、视角变化和比例变化

数据集下载

• 下载方式: 需通过Google请求表单申请，审核通过后将通过邮件发送下载链接

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

KOLOMVERSE数据集是一个面向海事领域的大规模目标检测数据集，其构建过程涵盖了21个韩国领海区域的图像采集。数据集共包含186,419张4K分辨率的图像，分为5个类别：船舶、浮标、渔网浮标、灯塔和风电场。这些图像被划分为训练集（49,175张）、验证集（18,643张）和测试集（18,601张），确保了数据分布的多样性和均衡性。数据集的构建充分考虑了实际应用场景的复杂性，为海事目标检测提供了高质量的训练和评估资源。

特点

KOLOMVERSE数据集的特点在于其丰富的多样性和广泛的覆盖范围。数据集中的图像在光照、视角、遮挡、背景、比例等方面表现出显著的变化，这些变化使得基于该数据集训练的模型能够更好地适应真实世界的复杂环境。此外，数据集的类别分布均衡，涵盖了海事领域中常见的五种目标类型，为模型提供了全面的学习机会。高分辨率的图像进一步增强了模型的细节捕捉能力，使其在实时应用中表现出色。

使用方法

KOLOMVERSE数据集的使用方法包括下载、预处理和模型训练。用户需通过Google表单提交申请，获得批准后即可获取数据集的下载链接。数据集提供了训练、验证和测试集的划分，用户可直接用于目标检测模型的训练和评估。此外，数据集中包含的代码和脚本可帮助用户复现论文中的实验结果。通过利用数据集的多样性，用户能够训练出更具鲁棒性的目标检测模型，适用于海事领域的实际应用场景。

背景与挑战

背景概述

KOLOMVERSE数据集是一个专注于海事领域的大规模目标检测数据集，由韩国海事数据集团队开发，旨在推动海事环境中的目标检测技术发展。该数据集包含186,419张4K分辨率的图像，涵盖5个主要类别：船舶、浮标、渔网浮标、灯塔和风电场。这些图像采集自韩国21个领海区域，并划分为训练集、验证集和测试集。KOLOMVERSE的创建不仅填补了海事领域大规模数据集的空白，还为实时应用中的目标检测算法提供了多样化的训练环境。其多样化的光照、视角、遮挡和背景变化使得该数据集在推动目标检测技术的鲁棒性和泛化能力方面具有重要意义。

当前挑战

KOLOMVERSE数据集在解决海事领域目标检测问题时面临多重挑战。首先，海事环境的复杂性，如光照变化、天气条件和动态背景，增加了目标检测的难度。其次，数据集中目标类别的比例不均衡，例如船舶实例远多于浮标实例，可能导致模型对少数类别的检测性能下降。此外，数据采集过程中需要克服地理分布广泛、设备限制和图像质量一致性等问题。构建过程中，团队还需确保数据标注的准确性和一致性，以应对目标尺寸、形状和姿态的多样性。这些挑战不仅考验了数据集的构建质量，也对目标检测算法的性能提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

KOLOMVERSE数据集在海洋领域的目标检测任务中展现了其独特的价值。该数据集包含了186,419张4K分辨率的图像，涵盖了船只、浮标、渔网浮标、灯塔和风电场等五类目标。这些图像采集自韩国21个领海区域，具有丰富的光照、视角、遮挡、背景和比例变化，使得该数据集成为训练和评估目标检测算法的理想选择。研究人员可以利用该数据集开发更加鲁棒的模型，以应对复杂多变的海洋环境。

实际应用

KOLOMVERSE数据集在实际应用中具有广泛的前景。例如，在海上交通监控中，该数据集可用于训练高效的船只检测模型，提升海上交通管理的智能化水平。此外，在海洋资源开发领域，数据集中的风电场和渔网浮标检测能力可为相关设施的维护和管理提供技术支持。同时，该数据集还可用于海洋环境保护，例如通过检测浮标和灯塔来监测海洋污染或导航安全。

衍生相关工作

KOLOMVERSE数据集的发布催生了一系列经典研究工作。例如，基于该数据集的目标检测算法在复杂海洋环境中的性能评估成为研究热点。此外，许多学者利用该数据集开发了针对光照变化、遮挡和背景干扰的鲁棒检测模型，推动了目标检测技术的进步。同时，该数据集还被用于多任务学习、迁移学习等领域的研究，为海洋人工智能的发展提供了重要支持。