Fish and Fish Part Detection

This dataset is an enhancement version of the dataset used in [1], containing 600 images with 4486 annotations. The annotations for objects detected are fish heads, 1602 fishtails, and 1004 intact fish. It is used for object detection experiments using the YOLO model. Furthermore, it can be used for other models by first converting annotations to the required format. [1] Prasetyo, E., Suciati, N., Fatichah, C., 2021. Yolov4-tiny and Spatial Pyramid Pooling for Detecting Head and Tail of Fish, in: International Conference on Artificial Intelligence and Computer Science Technology (ICAICST). pp. 157–161, doi: 10.1109/ICAICST53116.2021.9497822. For use this dataset, please cite the following related articles: Prasetyo, E., Suciati, N., Fatichah, C., 2022. Yolov4-tiny with Wing Convolution Layer for Detecting Fish Body Part. Computers and Electronics in Agriculture.

本数据集为文献[1]中所用数据集的增强版本，包含600张图像与4486条标注。待检测目标的标注涵盖鱼头、1602个鱼尾以及1004条完整鱼体。本数据集可用于基于YOLO模型的目标检测实验；此外，也可先将标注转换为对应模型所需格式后，适配其他模型开展相关研究。
[1] Prasetyo, E.、Suciati, N.、Fatichah, C., 2021. 《用于鱼类头尾检测的Yolov4-tiny与空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）》，载于：人工智能与计算机科学技术国际会议（ICAICST），第157-161页，DOI: 10.1109/ICAICST53116.2021.9497822。
若使用本数据集，请引用以下相关文献：Prasetyo, E.、Suciati, N.、Fatichah, C., 2022. 《搭载翼状卷积层（Wing Convolution Layer）的Yolov4-tiny用于鱼类躯体部位检测》，《农业与计算机电子学（Computers and Electronics in Agriculture）》。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含600张图像和4486个标注，专门用于检测鱼头、鱼尾和完整鱼体，适用于基于YOLO等模型的物体检测任务。数据集发布于2022年，属于计算机科学和水产养殖交叉领域，采用CC BY 4.0许可协议，支持学术研究。