行人检测，昆虫检测，船只检测，口罩检测，交通标志检测，车船检测等等。目标检测yolo系列的训练和测试。可答疑，可帮配置环境。

海胆(sea urchin)，海参(sea cucumber)，扇贝(scallop)可直接进行YOLO检测，目前yolov5检测map高达0.91。总计796张图像，图像大小是1920×1080。图像是原始图像，未做清晰化等预处理。数据集是YOLO格式和VOC格式。水下珍品目标检测数据集。

该数据集拥有7600张图片，拥有4个类别，分别是['holothurian', 'echinus', 'starfish', 'scallop']相关目标检测Faster rcnn、SSD、cascade rcnn和Centenet模型可在VOC和COCO数据集上直接使用，相关目标检测YOLOv7、YOLOv6、YOLOv8和YOLOv9模型可在YOLO数据集上直接使用。数据集是VOC格式、COC

后期还在持续改进模型跟进中（截止时间是2025年9月3日）参赛者收益：职称评选、研究生面试、研究生夏令营、奖学金评选。辅导团队收益：（见下图）⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️⬇️。时间：2025年6月20日---2025年9月3日。参赛对象：研究生、本科生、专科生（高职/高专）如有需要，请详细私聊，结果如下⬇️⬇️⬇️⬇️。如有需要，请详细私聊，结果如下⬇️⬇️⬇️⬇️。自己所训练模型结果如下：⬇️⬇

MobileMamba模型改进创新：通过提出的需求，对数据集进行整体评估分析，并进行相关模型结构改进和提升mAP50精度，拥有Backbone，Neck，Head，Loss等相关改进，MobileMamba环境配置：Ubuntu等系统环境，如果电脑拥有显卡，可配置GPU版本的MobileMamba环境。MobileMamba（CVPR2025）目标检测、实例分割模型环境配置。MobileMamba

PolarNeXt模型改进创新：通过提出的需求，对数据集进行整体评估分析，并进行相关模型结构改进和提升mAP50精度，拥有Backbone，Neck，Head，Loss等相关改进，PolarNeXt环境配置：Windows、Ubuntu、Centos、Macos等系统环境，如果电脑拥有显卡，可配置GPU版本的PolarNeXt环境。PolarNeXt模型代跑训练、：可支持训练json格式的COCO

DeepLabV3语义分割模型改进创新：通过提出的需求，对数据集进行整体评估分析，并进行相关模型结构改进和提升IoU精度、Acc精度、Dice精度、Fscore精度、Precision精度和Recall精度，同时拥有Backbone，Neck，Head，Loss等相关改进，DeepLabV3语义分割环境配置：Windows、Ubuntu、Centos、Macos等系统环境，如果电脑拥有显卡，可配置

DeepLabV3+语义分割模型改进创新：通过提出的需求，对数据集进行整体评估分析，并进行相关模型结构改进和提升IoU精度、Acc精度、Dice精度、Fscore精度、Precision精度和Recall精度，同时拥有Backbone，Neck，Head，Loss等相关改进，DeepLabV3+语义分割环境配置：Windows、Ubuntu、Centos、Macos等系统环境，如果电脑拥有显卡，可

Mask2Former (CVPR'2022)语义分割模型改进创新：通过提出的需求，对数据集进行整体评估分析，并进行相关模型结构改进和提升IoU精度、Acc精度、Dice精度、Fscore精度、Precision精度和Recall精度，同时拥有Backbone，Neck，Head，Loss等相关改进，Mask2Former (CVPR'2022)语义分割模型代跑训练：可支持训练ADE20K、VOC

cpu版 gpu版，远程配置，纯人工配置，配不好随便退。yolov5 v7远程环境配置gpu。解决环境配置过程各种问题 可私聊问。训练结果低于预期也可询问。