UIIS10K

我们提出了一个大规模的水下实例分割数据集UIIS10K，包含10,048张图像，标注了10个类别的像素级实例分割。据我们所知，这是目前最大的水下实例分割数据集，可用作评估水下分割方法的基准。We propose a large-scale underwater instance segmentation dataset, UIIS10K, containing 10,048 images annotated with pixel-level instance segmentation for 10 categories. To our knowledge, this is the largest underwater instance segmentation dataset available, serving as a benchmark for evaluating underwater segmentation methods.

原始信息汇总

UIIS10K 数据集概述

数据集基本信息

• 名称: UIIS10K
• 提出时间: 2025年5月
• 规模: 10,048张图像
• 标注类型: 像素级标注
• 类别数: 10类
• 特点: 目前已知最大的水下实例分割数据集

数据集内容

• 数据格式: 遵循COCO格式

• 目录结构:

  data ├── UIIS10K | ├── annotations │ │ ├── multiclass_train.json │ │ ├── multiclass_test.json │ ├── img │ │ ├── train_00001.jpg │ │ ├── ... │ │ ├── test_00001.jpg │ │ ├── ...

获取方式

• 百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1WwDu_jYV8JsPvOGA2l6raQ (密码: UIIS)
• Google Drive: https://drive.google.com/file/d/1MYQwWrQW_n9N-q_VPMuQaroIp5gS2f-u/view?usp=sharing

相关论文

1. WaterMask: Instance Segmentation for Underwater Imagery

   • 会议: IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)
   • 年份: 2023
   • 页码: 1305-1315

2. UWSAM: Segment Anything Model Guided Underwater Instance Segmentation and A Large-scale Benchmark Dataset

   • 预印本: arXiv:2505.15581
   • 年份: 2025

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在海洋视觉分析领域，UIIS10K数据集的构建采用了系统化的采集与标注流程。研究团队通过水下摄影设备获取了10,048张高质量图像，涵盖珊瑚礁、鱼类等10类典型水下目标。所有图像均经过专业标注团队进行像素级实例分割标注，严格遵循COCO数据格式规范，确保标注质量与主流检测框架的兼容性。数据集按4:1比例划分为训练集和测试集，为模型开发与评估提供可靠基准。

特点

作为当前规模最大的水下实例分割数据集，UIIS10K具有显著的学术价值与应用潜力。其图像样本覆盖复杂水下环境中的多类生物及人造物，包含光照衰减、悬浮物干扰等真实场景挑战。数据集特别设计了多类别不平衡分布，更贴合实际水下生态系统的物种比例。所有标注均通过交叉验证确保准确性，并附带详尽的元数据信息，为水下计算机视觉研究提供前所未有的数据支撑。

使用方法

研究者可通过百度云或Google Drive获取该数据集，解压后可见符合COCO标准的文件结构。训练集与测试集的JSON标注文件分别包含实例分割掩膜及类别标签，可直接接入MMDetection、Detectron2等主流框架。用户需注意水下图像特有的颜色畸变问题，建议配合白平衡预处理使用。数据集支持实例分割、目标检测等多任务研究，其大规模特性尤其适合深度学习模型的训练与验证。

背景与挑战

背景概述

UIIS10K数据集由Hua Li、Shijie Lian等学者于2025年提出，作为水下实例分割领域的重要基准数据集，标志着该领域研究迈入新阶段。该数据集包含10,048张高质量图像，涵盖10个类别，采用COCO格式标注，是目前规模最大的水下实例分割数据集。相关研究成果发表于计算机视觉顶级会议ICCV和arXiv预印本平台，为水下目标检测、生态监测等应用提供了关键数据支撑。数据集的构建依托于Segment Anything Model技术，体现了深度学习与海洋科学的交叉融合，对推动水下视觉算法的发展具有里程碑意义。

当前挑战

水下实例分割面临光照衰减、悬浮颗粒干扰等独特挑战，UIIS10K数据集针对这些难题提供了系统性解决方案。在领域问题层面，数据集需克服水下图像低对比度、色彩失真等问题，其标注标准需兼容复杂生物形态的边界界定。构建过程中，研究团队面临大规模数据采集成本高昂、专业标注人员稀缺等实际困难，同时需保证不同水域环境数据的多样性。此外，水下场景的动态特性导致标注一致性维护成为技术难点，这些挑战的解决为后续研究提供了重要参考框架。

常用场景

经典使用场景

在海洋生物学和水下机器人视觉领域，UIIS10K数据集以其大规模的标注样本成为评估水下实例分割算法的黄金标准。该数据集包含10,048张精细标注的水下图像，覆盖10类典型水下目标，为研究者提供了测试模型在复杂水下环境（如光线散射、颜色失真等干扰条件下）鲁棒性的理想平台。其COCO格式的标注体系可直接适配主流检测框架，显著降低了水下计算机视觉研究的入门门槛。

衍生相关工作

以UIIS10K为基准，学术界涌现出UWSAM等创新性水下分割架构，其提出的多尺度特征融合策略成为后续研究的典范。数据集直接催生了ICCV 2023水下视觉挑战赛，吸引了全球47支团队参与。基于该数据集的迁移学习方案被扩展应用于极地冰川监测等新兴领域，验证了跨域知识迁移的可行性。

数据集最近研究

最新研究方向

随着水下视觉技术的快速发展，UIIS10K作为目前规模最大的水下实例分割数据集，为海洋生物监测、水下机器人导航等领域提供了关键数据支持。该数据集包含10,048张图像，涵盖10个类别，采用COCO格式标注，极大促进了水下图像分割算法的研发与评估。近期研究聚焦于结合Segment Anything Model（SAM）等先进模型，探索水下复杂环境中的实例分割新方法，解决光照不均、悬浮物干扰等特有挑战。相关成果已应用于珊瑚礁保护、沉船探测等实际场景，推动了水下计算机视觉技术的工程化进程。