探索深海奥秘：声纳图像数据集小汇总

在探索深海的奥秘时，声纳技术无疑扮演着至关重要的角色。声纳图像数据集作为声纳技术的重要支撑，为科研人员和开发者提供了宝贵的资源。本文将详细介绍多个优质的声纳图像数据集，涵盖分类、检测和分割等多个领域，为深海探索提供强有力的支持。

一、分类数据集

1. NKSID：南开大学声纳图像数据集

NKSID（南开大学声纳图像数据集）是一个新建的前瞻性声纳图像识别基准数据集。该数据集致力于推动声纳图像的分类研究，为科研人员提供了丰富的实验材料。NKSID包含了来自8个类别的2617张图像，这些图像展示了深海中各种物体的声纳图像特征。标签呈现出自然的长尾分布，使得数据集更具挑战性。通过NKSID，科研人员可以深入了解不同物体在声纳图像中的表现，进而提升分类算法的性能。

# 数据集地址https://github.com/Jorwnpay/NK-Sonar-Image-Dataset

2. SeabedObjects-KLSG：海底物体数据集

SeabedObjects-KLSG是一个开放的声纳图像数据集，专注于海底物体的分类研究。该数据集包含了385张船舶图像和62张飞机图像，这些图像均通过声纳技术获取。SeabedObjects-KLSG的数据质量高、标注准确，为科研人员提供了可靠的研究基础。通过使用该数据集，科研人员可以训练出更加精准的分类模型，为海底物体的识别提供有力支持。

# 数据集地址https://github.com/huoguanying/SeabedObjects-Ship-and-Airplane-dataset

3. marine-debris-f