《表1 水面漂浮物数据集统计》

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《基于深度学习的水面漂浮物目标检测评估》

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目前为止我们对683张图像进行了标注，总共标注了2015个边界框，数据集中的图像全部为19201080像素。我们将数据集中80%的图像（546张图像）作为训练集，剩下20%的图像（137张图像）作为验证集。表1展示了数据集中的统计数据，平均尺寸指的是边界框的面积在整幅图像中所占的百分比。我们可以注意到，漂浮落叶区域的边界框数量最多，而漂浮水草区域的边界框平均尺寸最大。由于睡莲和岸边植物并不作为主要研究对象，因此这两类目标的数据较少。