摘要：水下塑料污染检测数据集面向海洋垃圾识别与水下环境监测任务，包含被塑料制品、金属、渔网和其他废弃物污染的水下场景图像。
数据集概述
水下塑料污染检测数据集面向海洋垃圾识别与水下环境监测任务，包含被塑料制品、金属、渔网和其他废弃物污染的水下场景图像。数据集采用暗通道先验方法进行图像预处理，以改善水下雾化、偏色和低对比度问题，提高污染物的轮廓与纹理可见性。该数据集主要用于训练目标检测模型定位并识别不同类型的水下垃圾。
数据结构与关键特征
数据集按照train、valid和test划分，分别包含3,628张、1,001张和501张图像，总计5,130张，并提供对应的目标检测标签及data.yaml配置文件。标签记录目标类别和边界框坐标信息。数据覆盖口罩、罐体、手机、电子产品、瓶类、手套、金属、渔网、袋子、塑料、杆状物、太阳镜、轮胎及其他杂物等15个类别，具有目标尺寸变化、遮挡、浑浊水体、复杂背景和光照不均等特点。原始类别列表中“瓶子”出现重复，实际使用前应依据data.yaml核对类别编号和英文原始名称，避免标签映射错误。
应用价值与研究方向
该数据集可用于水下塑料垃圾检测、海洋污染程度评估、海底清理机器人视觉导航、无人潜航器巡检及生态保护监测。研究方向包括YOLO等目标检测模型、水下图像增强与检测联合训练、小目标和遮挡目标识别、类别不平衡处理、复杂水体环境下的模型泛化，以及轻量化模型在水下机器人端的实时部署。还可结合目标跟踪、实例分割、声呐数据和地理位置信息，进一步实现污染物数量统计、分布制图与长期变化监测。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-555
文件大小：230M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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