ZooplanktonBench：来自海洋观测的地理感知浮游动物识别与分类数据集

浮游生物是分布于全球海洋中的小型漂流生物，可以是海洋健康的指示器。浮游生物群落的一个组成部分是浮游动物，包括凝胶状动物和甲壳类动物（如虾），以及许多具有商业价值鱼类的早期生命阶段（即卵和幼体）。能够准确监测浮游动物的丰度并理解种群如何随海洋条件变化，对海洋科学研究具有重要价值，并对未来海洋渔业生产力产生重要影响。虽然新的成像技术生成了大量浮游动物的视频数据，但使用通用计算机视觉工具对其进行分析被证明极具挑战性，因为浮游动物与其背景（如海雪）在外观上高度相似。在本工作中，我们提出了ZooplanktonBench，一个基准数据集，包含与丰富地理空间元数据（如地理坐标、深度等）相关联的浮游动物图像和视频，涵盖各种水域生态系统。ZooplanktonBench定义了一系列任务，用于在具有挑战性的环境中检测、分类和跟踪浮游动物，包括高度杂乱的环境、活体与非活体分类、形状相似的物体以及相对较小的物体。我们的数据集为最先进的计算机视觉系统提供了独特的挑战和机遇，使其能够在具有显著变化和需要地理感知的动态环境中演进并改进视觉理解。本文描述的代码和设置可在我们的网站上找到：https://lfk118.github.io/ZooplanktonBench_Webpage。