UCIS4K

UCIS4K数据集是首个针对水下伪装实例分割任务的数据集，包含3953张水下伪装海洋生物的图像，并进行了实例级标注。该数据集旨在促进水下场景中伪装实例分割的研究，涵盖多种伪装机制，如背景匹配的颜色和纹理、不明显的轮廓、细小的物体大小、多个物体、遮挡、复杂的形状和阴影效果。UCIS4K数据集的创建过程包括从公开水下数据集中收集图像，并通过志愿者进行筛选和标注。该数据集可用于生态保护和水下搜索等应用领域，旨在解决水下环境中物体与背景难以区分的问题。

The UCIS4K dataset is the first dataset dedicated to the task of underwater camouflage instance segmentation. It contains 3953 images of underwater camouflaged marine organisms, all annotated at the instance level. This dataset is intended to advance research on camouflage instance segmentation in underwater environments, covering various camouflage mechanisms including background-matching colors and textures, inconspicuous outlines, small object sizes, multiple co-occurring objects, occlusion, complex shapes and shadow effects. The development of the UCIS4K dataset entails collecting images from publicly available underwater datasets, followed by screening and annotation performed by volunteers. This dataset can be utilized in application fields such as ecological conservation and underwater search, and is designed to tackle the challenge of distinguishing objects from their backgrounds in underwater environments.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在海洋探索与生态保护需求日益增长的背景下，针对水下伪装实例分割任务的数据稀缺问题，UCIS4K数据集通过系统性采集与标注流程构建而成。研究团队从公开水下数据集及网络资源中初步筛选约9000张图像，经由专业志愿者依据伪装特征严格甄别，最终选定3953张涵盖鱼类、虾类、蟹类等海洋生物的高质量图像。采用像素级实例标注策略，通过多轮交叉验证确保标注精度，构建出首个专注于水下环境伪装实例分割的大规模数据集。

特点

该数据集充分体现了水下伪装场景的复杂特性，其图像分辨率跨度从220×162至6720×4480像素，显著高于现有陆地伪装数据集。实例分布呈现高度多样性，单张图像包含1至40余个伪装实例，其中包含超过8个实例的样本占比达0.5%，为高密度实例分割研究提供重要样本。通过巴氏距离量化分析显示，数据集整体全局色彩对比度低于同类数据集，印证了水下伪装实例与背景环境具有更强的视觉融合性，对模型边界感知能力提出更高要求。

使用方法

作为水下视觉分析领域的重要基准，UCIS4K数据集适用于深度学习模型的训练与评估。研究者可将数据集按官方划分的2967张训练集与986张测试集进行模型开发，通过标准掩码平均精度（AP）指标量化性能。该数据集特别适用于验证模型在水下色偏校正、伪装特征解耦及低对比度边界增强等方面的能力，其多尺度实例分布与复杂背景特性为跨域泛化研究提供有力支撑。配套提出的UCIS-SAM框架展示了该数据集在推动领域专用模型发展方面的应用潜力。

背景与挑战

背景概述

随着水下探测与海洋保护技术的快速发展，水下视觉任务日益普及。然而，水下环境的退化特性，如色彩失真、低对比度与模糊现象，使得伪装实例分割任务面临严峻挑战。2025年，由海南大学、南开大学等机构的研究团队联合推出了首个水下伪装实例分割数据集UCIS4K，包含3,953张具有实例级标注的海洋生物图像。该数据集聚焦于解决水下环境中伪装生物与背景高度融合的精准分割问题，填补了该领域专用数据集的空白，并为水下生态监测与资源管理提供了关键技术支持。

当前挑战

UCIS4K数据集致力于应对水下伪装实例分割的核心难题：其一，伪装生物与周围环境在颜色、纹理及形状上的高度相似性导致特征提取困难，传统模型易混淆实例与背景；其二，水下图像受光照衰减、散射及悬浮颗粒干扰，造成边界模糊与色彩偏差，加剧分割精度下降。在构建过程中，团队需克服数据采集的复杂性，包括筛选具有典型伪装特性的水下生物图像，并通过多轮人工标注与验证确保实例级掩模的准确性，同时处理高分辨率图像带来的计算与存储压力。

常用场景

经典使用场景

在海洋生态研究领域，UCIS4K数据集为水下伪装实例分割任务提供了关键支撑。该数据集包含3953幅具有实例级标注的水下伪装生物图像，涵盖鱼类、虾类、蟹类等多种海洋生物在不同伪装场景下的形态特征。其经典应用体现在通过深度学习模型对水下环境中具有高度伪装特性的生物进行精准识别与分割，有效解决了传统陆地数据集在水下场景中因颜色失真、低对比度等问题导致的性能衰减。

衍生相关工作

基于UCIS4K数据集的研究催生了多项创新性工作，其中最具代表性的是UCIS-SAM模型架构。该模型通过通道平衡优化模块（CBOM）解决水下色彩失真，结合频率域真值整合模块（FDTIM）分离伪装特征，并利用多尺度特征频率聚合模块（MFFAM）增强边界细节。这些技术路线不仅推动了伪装实例分割领域的进步，更为跨域自适应学习、频率域视觉分析等新兴研究方向提供了重要借鉴。

数据集最近研究

最新研究方向

随着水下探测与海洋生态保护需求的日益增长，水下伪装实例分割技术正成为计算机视觉领域的前沿热点。UCIS4K作为首个专注于水下伪装生物实例级分割的数据集，填补了现有陆地主导数据集的空白，其包含的3953张高分辨率图像为模型训练提供了丰富视觉特征。当前研究聚焦于克服水下环境色彩失真、低对比度及模糊边界等挑战，通过引入基于Segment Anything Model的UCIS-SAM架构，集成通道平衡优化模块与频域真值整合机制，显著提升了模型在复杂水下场景中的分割精度。该方向的发展不仅推动了海洋生物行为学研究，还为水下机器人自主导航、生态监测等应用提供了关键技术支撑，具有重要的科研与工程价值。

相关研究论文

• 通过

  海南大学信息与通信工程学院, 中国科学院软件研究所 · 2025年