野生のラベル付き魚類（Labeled Fishes in the Wild） これは魚類の画像データセットで、画像には魚類、無脊椎動物、河床が含まれており、遠隔操作潜水器に搭載された漁業統計用カメラシステムで撮影されたものです。魚の位置データは、対応するデータファイル（dat、vec、info）に含まれており、画像内の魚の位置がラベル付けされています。
 

この野生魚類のラベル付き画像データセットは、NOAA漁業（国立海洋漁業サービス機関）によって作成され、拘束のない水中画像の自動画像分析アルゴリズムの開発、テスト、および性能評価を促進するためのものです。

このデータセットには、魚、無脊椎動物、海底の画像が含まれており、これらの画像は、漁業調査用に遠隔操作車（ROV）に搭載されたカメラシステムで収集されたものです。注釈データは、添付のデータファイル（.dat、.vec、.info）に含まれており、これらのファイルは画像内のラベル付き魚のターゲットの位置を記述しています。

この論文（Cutterら、2015年）では、訓練用画像データセットを使用して開発され、テストセットを使用して評価された分類器に基づいて、魚類を自動検出する方法が示されています。このデータセットは、複雑な環境における魚類または無脊椎動物の検出のさらなる開発に使用できます。ビデオ画像シーケンス内の複数の動物ターゲットの追跡に使用できます。動物の種類の識別と分類に使用できます。立体画像ペア内の動物の測定に使用できます。および海底生息地の特徴付けに使用できます。

推奨引用：G. Cutter；K. Stierhoff；Zeng, J.（2015）「Haarカスケードと新しい画像データセットを使用した拘束のない水中ビデオでの石魚の自動検出：ラベル付き野生魚類」、IEEEコンピュータビジョンアプリケーション冬季ワークショップ、pp.57 - 62。

これらのデータを担当するNOAAの科学者は、画像アーカイブを保有している可能性があり、これらは協力的なアプリケーションやアルゴリズムの評価に追加の機会を提供することができます。これらのデータセットを使用した場合、出版物においてクレジットを与える必要があります。これは、データセットアーカイブに含まれる「how - to - cite.txt」ドキュメントに記載されている通り、または上記の通りです。

データセット

野生画像データセット（v.1.1）のラベル付き魚 ラベル付き
野生魚類は、3つの構成要素を持っています。訓練と検証用の正画像セット（検証済みの魚）、負画像セット（非魚）、およびテスト画像セットです。訓練セットとテストセットには、添付の注釈データがあり、これらのデータは画像内の各ラベル付き魚のターゲットオブジェクトの位置と範囲を定義しています。これらは、専門の分析担当者によって定義された境界矩形を表し、OpenCVが使用する.datファイル形式です。

訓練と検証用の正画像セット：マダイ属（Sebastes spp。）と海底近くの他の関連種の画像が含まれており、これらの画像は遠隔操作車（ROV）に搭載された前斜めのデジタルカメラで撮影されたものです南西漁業科学センターがカリフォルニア南部沿岸の岩礁海底環境を調査している間に撮影されました。これらのカメラの静止フレームは、ROVがゆっくりと移動し、運動の影響が考慮されない調査期間の瞬間を表しています。訓練セットには、929個の画像ファイルが含まれており、これらには1005個の関連注釈付きのラベル付き魚（それらのラベル位置と境界矩形）が含まれています。これらのラベルは、カメラに映った様々な種類、サイズ、範囲の魚を定義しており、背景構成が異なる部分も含まれています。

訓練と検証用の負画像セット：3167枚の画像が含まれています。野生の訓練画像セットとテスト画像セットでは、ラベル付きの魚から抽出された147枚の海底の負画像が、ダウンロード可能なアーカイブに含まれています（魚が含まれない領域が抽出されています）。残りの3020枚の画像は、OpenCV HaarTrainingのチュートリアルから取得でき、data negativesディレクトリからも取得できます。

テスト画像セット：近海底の魚類調査中にROVの高解像度（HD; 1080i）カメラで収集された画像シーケンスが含まれています。検出に使用されるテスト画像には、ROV調査のビデオ素材が含まれています。この研究の検出器を評価するためのビデオクリップ（「TEST_VIDEO_ROV10.mp4」；210フレーム、毎秒3フレーム（fps））は、元のビデオシーケンスの10番目のフレーム（2分、約30 fps）を表しています。210フレームの3fpsテストビデオには、すべての魚のターゲットが注釈付けされています。テストビデオ内の魚の注釈には、「検証済み」または「明らか」という記述子が含まれており、検証済みはビデオ分析担当者が魚を識別できたことを示し、明らかな物体は魚と見なされますが、単一のフレームで見える属性に基づいて検証できません。これらの明らかな魚は、遠くから見ると薄い斑点のように見えます。これらの区別は注釈データで行われています。なぜなら、一部の分類器がこれらの明らかな魚を検出する可能性があると考えているが、分類器がそれを行うことは望まないからです。また、検出器がそれを行うことも必ずしも望まないからです。つまり、分類器がこれらの明らかな魚を検出している場合、画像内の他の多くの非魚のターゲットも検出している可能性があり、それによって効率が低下し、実用的でなくなります。データセットのテストビデオの注釈付きフレームには、合計2061個の魚のオブジェクトがラベル付けされています。そのうち、1008匹は検証済みの魚で、1053匹は明らかな魚です。シーケンス内では、ROVが移動しています。背景は移動しているように見え、異なる方向から照明されています（ROVの移動と回転に伴って）。水流中の小さな粒子が流れています。魚は静止しているか、様々な速度で動いています。魚は様々な方向を向いています。一部の魚は岩や隙間に部分的に隠れています。遠くには、いくつかのぼやけた魚のような物体が見えます。

野生データセット（v1.0、2014年12月）の元のラベル付き魚類には、間引き後のテストビデオシーケンス（「Test_ROV_video_h264_decim.mp4」）のみが含まれており、このシーケンスには元のビデオのラベル付きフレームのみが含まれています。完全なフレームレートのビデオの10分の1のフレームが、魚のターゲットの位置としてラベル付けされています。このバージョンのデータセット（v1.1、2015年1月）には、完全なテストビデオシーケンス（「Test_ROV_video_h264_full.mp4」）も含まれています。完全なビデオと間引き後のビデオには、付随する分析ラベルのテキストファイル（OpenCVの.datファイルの規則に従っています）が付属しています。通常、m個のラベルの場合、形式は次の通りです：ビデオファイル名（フレーム番号） ラベル数 x1 y1 w1 h1 x2 y2 w2 h2 ... xm ym wm hm。たとえば、2つのラベルがある場合、最後の8つの値が境界矩形を定義します：Test_ROV_video_h264_full.mp4（fr_14）2 1021 362 94 63 953 289 9061。間引きビデオのラベルファイル（「 Test_ROV_video_h264_decim_marks.dat」）は、間引きシーケンスと完全シーケンスのフレーム番号を示しています。たとえば、Test_ROV_video_h264_decim.mp4（fr_1）（fullfr_14）2 1021 362 94 63 953 289 9061。完全なビデオには2101フレーム、間引き後のビデオには210フレームがありますが、206フレームがラベル付けされています。つまり、いくつかの調査対象のフレームには魚が含まれていません。）は