Fish-Vista: A Multi-Purpose Dataset for Understanding & Identification of Traits from Images

鱼类对于生态系统和经济部门都至关重要，研究鱼类特征对于理解生物多样性模式和宏观进化趋势至关重要。为了使鱼类图像的视觉特征分析成为可能，我们介绍了Fish-Visual Trait Analysis（Fish-Vista）数据集，这是一个大型的、注释的鱼类图像集合，涵盖了约60K张图像，跨越了1900个不同的物种，支持多个具有挑战性和生物学相关的任务，包括物种分类、特征识别和特征分割。这些图像是通过一个复杂的数据处理流程筛选出来的，该流程应用于从各种博物馆收藏中获取的一组图像。Fish-Vista为每个图像中存在的各种视觉特征提供了细粒度的标签。它还提供了2427张鱼类图像的9种不同特征的像素级注释，促进了额外的特征分割和定位任务。Fish-Vista的最终目标是提供一个干净、经过精心筛选、高分辨率的数据集，可以作为利用人工智能推动生物学发现的基础。最后，我们对Fish-Vista上最先进的深度学习技术进行了全面分析。

Fish-Vista数据集的介绍和分析，旨在提供一个可靠的数据集以加速AI在生物学研究中的应用。

Fish-Vista数据集是一个大型的、注释齐全的鱼类图像集合，包含约60K张图像，涵盖1900个不同的物种，并支持多个具有挑战性和生物学相关的任务，包括物种分类、特征识别和特征分割。该数据集提供了各种视觉特征的细粒度标签，并为2427张鱼类图像提供了9种不同特征的像素级注释，以促进额外的特征分割和定位任务。

Fish-Vista数据集通过一个复杂的数据处理流程，从各种博物馆收藏的图像中获得，并提供了9种不同特征的像素级注释。论文还提供了对Fish-Vista上最先进的深度学习技术的全面分析，并探讨了该数据集对生物学研究的潜在影响。

在这个领域中，已经有一些相关的研究。例如，一些研究集中于开发新的特征提取方法，而另一些研究则关注于使用深度学习技术进行物种分类。其中一些相关的论文包括：《DeepFish：使用卷积神经网络自动识别深海鱼类》、《基于深度学习的鱼类自动识别技术研究》等。