? 鑒于水下實(shí)驗(yàn)的高成本，高專業(yè)性，高復(fù)雜度的情況，開源水下數(shù)據(jù)集一直較為稀少。擁有數(shù)據(jù)的研究機(jī)構(gòu)基本上也只限于自身使用。虎鯨開源計(jì)劃致力于構(gòu)建一個(gè)開放的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地、硬件、軟件、數(shù)據(jù)均在開源開放的范疇內(nèi)?；ⅥL開源計(jì)劃期望能改善當(dāng)前水下研究的條件，降低水下研究的門檻，促進(jìn)水下研究的發(fā)展。

為未央等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及未央網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營(yíng)業(yè)務(wù)為網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、未央網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠(chéng)的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會(huì)得到認(rèn)可，從而選擇與我們長(zhǎng)期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！

目前我們團(tuán)隊(duì)在虎鯨開源計(jì)劃中開源了一個(gè)多波束前視聲吶目標(biāo)識(shí)別數(shù)據(jù)集UATD（Underwater Acoustic Target Detection）。數(shù)據(jù)集含10類目標(biāo)，共9200張帶標(biāo)注的聲吶圖像。同時(shí)，數(shù)據(jù)集相關(guān)文章已發(fā)表于《Scientific Data》雜志，歡迎廣大研究愛(ài)好者關(guān)注使用。另外不得不吐槽一下，雜志排版工作是印度團(tuán)隊(duì)做的，實(shí)在是太丑了，三哥真的不靠譜。我個(gè)人在arXiv上的版本鏈接我也會(huì)一并列出。文章doi如下：

A Dataset with Multibeam Forward-Looking Sonar for Underwater Object Detection | Scientific DataMultibeam forward-looking sonar (MFLS) plays an important role in underwater detection. There are several challenges to the research on underwater object detection with MFLS. Firstly, the research is lack of available dataset. Secondly, the sonar image, generally processed at pixel level and transformed to sector representation for the visual habits of human beings, is disadvantageous to the research in artificial intelligence (AI) areas. Towards these challenges, we present a novel dataset, the underwater acoustic target detection (UATD) dataset, consisting of over 9000 MFLS images captured using Tritech Gemini 1200ik sonar. Our dataset provides raw data of sonar images with annotation of 10 categories of target objects (cube, cylinder, tyres, etc). The data was collected from lake and shallow water. To verify the practicality of UATD, we apply the dataset to the state-of-the-art detectors and provide corresponding benchmarks for its accuracy and efficiency.https://doi.org/10.1038/s41597-022-01854-w

https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.00352https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.00352

在此簡(jiǎn)要說(shuō)一下我們數(shù)據(jù)集的特色，詳細(xì)情況還請(qǐng)直接閱讀文章。

我們數(shù)據(jù)集大的特色為提供前視聲吶原始的回波強(qiáng)度數(shù)據(jù)。前視聲吶輸出的信息以距離和方位角為維度，為了滿足人類的視覺(jué)習(xí)慣，廠商提供的前視聲吶軟件通常會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)做一些處理，包括濾波和偽色彩等，最特殊的是輸出圖像是扇形處理后的。如下圖：

處理后的聲吶圖像更方便人類操作員辨認(rèn)目標(biāo)，但濾波和偽色彩處理可能會(huì)導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失，扇形的圖像在標(biāo)注時(shí)可能會(huì)引入多余的信息（扇形區(qū)域外），這對(duì)于計(jì)算機(jī)目標(biāo)識(shí)別算法的研究來(lái)說(shuō)都是不友好的。

誠(chéng)然，目前還是存在一些開源前視聲吶數(shù)據(jù)集的，但這些數(shù)據(jù)集一來(lái)都是處理過(guò)的，二來(lái)數(shù)據(jù)集規(guī)模也較小，具體情況請(qǐng)參考文章。我們的數(shù)據(jù)與其它數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)對(duì)比如下圖：

我們?yōu)闅v屆全國(guó)水下機(jī)器人大賽（UPRC）線上賽目標(biāo)識(shí)別賽聲學(xué)賽道提供賽題數(shù)據(jù)。2022年的比賽地址如下：DC競(jìng)賽——領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)與人工智能競(jìng)賽平臺(tái)DataCastle（DC競(jìng)賽）是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)與人工智能競(jìng)賽平臺(tái)，提供在線編程工具DCLab、數(shù)據(jù)集、開源分享和在線課程，積累20萬(wàn)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域用戶。https://challenge.datacastle.cn/v3/cmptDetail.html?id=680

我們?cè)诖筮B金石灘和茂名好心湖等地采集了10類目標(biāo)的數(shù)據(jù)，從中篩選質(zhì)量較好的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，最終選取9200張形成數(shù)據(jù)集。10類目標(biāo)及其尺寸（m）如下圖：

數(shù)據(jù)集分3個(gè)壓縮文件："UATD_Training.zip", "UATD_Test_1.zip", "UATD_Test_2.zip"。每個(gè)壓縮文件內(nèi)有兩個(gè)文件夾，image文件夾存聲吶圖像，annotation文件夾存標(biāo)注文件。Trainning壓縮文件內(nèi)含7600對(duì)數(shù)據(jù)（圖像加標(biāo)注），其余兩個(gè)壓縮文件內(nèi)含800對(duì)數(shù)據(jù)。

一對(duì)數(shù)據(jù)范例如下圖所示：

我們給出了采集數(shù)據(jù)時(shí)聲吶的工作狀態(tài)信息，包括量程，開角，聲速，工作頻率等，因?yàn)槲覀冋J(rèn)為這些信息對(duì)聲吶目標(biāo)識(shí)別是有幫助的。具體標(biāo)注文件中各參數(shù)請(qǐng)參考文章。

由于聲吶數(shù)據(jù)的特殊性，我們還開發(fā)了一款用于聲吶圖像標(biāo)注軟件OpenSLT。軟件的具體信息請(qǐng)參考文章。軟件也打包為"UATD_OpenSLT.zip"和數(shù)據(jù)集一起開源了，里面的README.md可視為用戶手冊(cè)。

數(shù)據(jù)集經(jīng)歷了三次大賽的驗(yàn)證，當(dāng)然我們也用一些通用的識(shí)別算法框架對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證。

文章中的數(shù)據(jù)集的鏈接地址是在figshare上，對(duì)國(guó)內(nèi)平臺(tái)不太友好。我們也將數(shù)據(jù)集上傳到了虎鯨開源平臺(tái)，但平臺(tái)上的數(shù)據(jù)集是我們的早期版本，不是文章的配套版本，但差異不大，僅刪除了一些無(wú)用的標(biāo)注的參數(shù)項(xiàng)，以及一些參數(shù)名稱的修正使之更準(zhǔn)確。平臺(tái)地址：

海洋空間環(huán)境感知（虎鯨）開源計(jì)劃 - OpenI - 啟智AI開源社區(qū)提供普惠算力！OpenI啟智開源社區(qū)旗下的一站式AI開發(fā)協(xié)作平臺(tái)，匯聚人工智能開源項(xiàng)目；提供代碼托管、數(shù)據(jù)共享、模型訓(xùn)練等AI開發(fā)流水線功能；用戶可在線使用鵬城實(shí)驗(yàn)室搭建的鵬城云腦、中國(guó)算力網(wǎng)的普惠算力，包含GPU、NPU等多樣化加速資源。https://openi.pcl.ac.cn/OpenOrcinus_orca項(xiàng)目名為URPC2022_sonar_images_dataset。

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名稱欄目：開源多波束前視聲吶目標(biāo)識(shí)別數(shù)據(jù)集-創(chuàng)新互聯(lián)
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