2022年全国水下机器人大赛国际线上赛声学图像识别赛道数据集

URPC 2020（大连）水下目标检测算法赛由国家自然科学基金委员会、大连市人民政府和鹏城实验室共同主办，大连市科技局、大连理工大学、大连金普新区管委会、大连金石滩国家旅游度假区管委会承办。本次比赛紧扣水下目标检测算法领域，创新的将人工智能与水下机器人进行有机结合，把真实水下环境的光学图像开放给更广泛的人工智能和算法研究群体，树立了一个目标检测和识别的新领域。

水下目标检测算法赛是由国家自然基金委、鹏城实验室和湛江市人民政府联合主办全国水下机器人（湛江）大赛的第一阶段。本次比赛紧扣水下目标检测算法领域，创新的将人工智能与水下机器人进行有机结合，把真实水下环境的光学图像和声学图像开放给更广泛的人工智能和算法研究群体，树立了一个目标检测和识别的新领域。比赛分为「光学图像目标检测」和「声学图像目标检测」两个赛项。 本项目收集了「声学图像目标检测」赛项的相关数据集，希望这些数据能够对相关领域的研究者有所帮助。

2022年全国机器人大赛线上赛解决方案，包括声光感知目标检测与声学通信两个赛道。

The detection research of sonar images has a wide range of application value in many fields.This data set was launched by Pengcheng Laboratory, which is currently the largest and most extensive acoustic image data set in the industry.

水下目标检测算法赛是由国家自然基金委、鹏城实验室和湛江市人民政府联合主办全国水下机器人（湛江）大赛的第一阶段。本次比赛紧扣水下目标检测算法领域，创新的将人工智能与水下机器人进行有机结合，把真实水下环境的光学图像和声学图像开放给更广泛的人工智能和算法研究群体，树立了一个目标检测和识别的新领域。比赛分为「光学图像目标检测」和「声学图像目标检测」两个赛项。 本项目收集了「光学图像目标检测」赛项的相关数据集，希望这些数据能够对相关领域的研究者有所帮助。

侧扫声呐图像标注软件（Open Side-Scan-Sonar Label Tool），简称OpenSLT，是一款能够对XTF格式文件直接进行标注的软件。其工作原理是在线解析XTF格式文件并生成图像，在此基础上进行标注，相比于传统标注方法，该软件能够有效的保留侧扫声呐图像的额外信息，如目标所在帧数、所在采样点、斜距信息等等，方便后续基于深度学习的目标检测算法开发。

为促进海洋养殖场水下自动抓取机器人的发展，大连理工大学多媒体实验室（MM_lab）提出了一个水下海洋牧场目标检测数据集UDD。UDD包括3个类别(海参、海胆和扇贝)共2,227张图片。这是第一个在真实海洋牧场中采集到的数据集。我们还提出了一个新的泊松混合生成对抗网络(Poisson GAN)。 利用Poisson GAN我们构造了一个大型包含18,000张图像的增强数据集(AUDD)。

水下目标检测技术引起了人们的越来越多的关注。然而，这个领域仍然存在着若干挑战。为此，我们在相关数据集进行收集和重新标注的基础上，引入了一个新的数据集——水下目标检测数据集(Detection Underwater Objects, DUO)和其相应的基准（benchmark）。DUO包含了多种多样的水下图像，并且具有更合理的注释。相应的基准为学术研究和工业应用提供了多种目标检测模型(在mmddetection框架下)在DUO上的效率和准确性等指标对比数据。