DeepFish 是数据集领域的开源项目，由 alzayats 开发，2019 年首次发布。
它收录于数据集分类，该分类目前共有 294 个项目，GitHub 星标数为 139。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-27。开源数据集，免费使用。
它主要面向的使用场景是：海洋生态监测中的鱼类自动识别与计数。同类可对比的替代方案包括 Fish4Knowledge、NOAA Fisheries Steller Sea Lion Dataset。
DeepFish
用真实水下鱼群图像，训练你的鱼类检测与分割模型
DeepFish 是詹姆斯库克大学（JCU）发布的水下鱼类图像数据集，配套 Python 工具用于加载与处理数据。它面向水下视觉研究，解决真实海洋场景中鱼类检测、计数、语义分割和生物量估计缺乏高质量标注数据的问题。数据集包含多种水下环境（珊瑚礁、海草床、浑浊水域等）的鱼类图像，并提供像素级标注，覆盖不同光照、遮挡和鱼群密度条件。核心能力包括：提供分类/检测/分割多任务标注，支持模型训练与基准评测，附带数据读取脚本方便接入 PyTorch、TensorFlow 等框架。适合海洋生态监测、渔业资源评估和计算机视觉算法研究，是水下目标检测领域少见的公开真实场景数据集。
开源
free
数据集
GitHub 星标
★ 139
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目预览
项目数据
分类数据集
开发团队alzayats
所属国家
定价模式free
价格说明开源数据集，免费使用
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 139
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2019-09-05 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-04
浏览次数0
Star 增长趋势
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技术标签
使用教程
—
核心亮点
- 提供像素级分割标注，可直接用于语义分割和实例分割任务
- 覆盖珊瑚礁、海草床、浑浊水域等多种真实水下场景，域多样性好
- 附带 Python 加载与预处理脚本，接入主流深度学习框架成本低
不足之处
- 数据集体量偏小，139 星标说明社区使用规模有限
- 仅提供数据与基础脚本，不含预训练模型或完整训练基线
适用场景
- 海洋生态监测中的鱼类自动识别与计数
- 水下机器人视觉系统的目标检测算法训练
- 渔业资源评估中的鱼类生物量估算研究
替代项目
Fish4Knowledge、NOAA Fisheries Steller Sea Lion Dataset
项目介绍
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