SUIM 全称 “水下图像分割”，是专注于自然水下图像语义分割的专业数据集，包含 1500 + 幅高质量图像，均来自海洋探索及人类 - 机器人合作实验的严格采集，经人工精准标注，数据可靠性强。

一、覆盖范围

数据集涵盖 8 大核心对象类别的像素级标注，具体包括：

-脊椎动物：鱼类

-无脊椎动物：珊瑚礁

-水生植物

-残骸 / 废墟

-人类潜水员

-机器人

-海底环境

-全面覆盖水下常见场景及关键对象，满足多维度语义分割研究需求。

二、可用途径

1.水下图像语义分割算法研发与优化

2.海洋探索 AI 技术研究（如水下目标识别、环境感知）

3.人类 - 机器人水下协作系统训练

4.水下生物监测、海洋环境评估相关科研项目

5.计算机视觉、深度学习领域学术论文实验数据