海洋正在经历前所未有的快速变化，在负责任管理所需的时空尺度上，视觉监测海洋生物群是一项艰巨的任务。由于研究界寻求基准，因此所需的数据收集的数量和速率迅速超过了我们处理和分析它们的能力。机器学习的最新进展可以对视觉数据进行快速，复杂的分析，但由于缺乏数据标准化，格式不足以及对大型标签数据集的需求，在海洋中取得了有限的成功。为了满足这一需求，我们构建了Fathomnet，这是一个开源图像数据库，该数据库标准化和汇总了经过精心策划的标记数据。 Fathomnet已被海洋动物，水下设备，碎片和其他概念的现有标志性和非偶像图像所播种，并允许分布式数据源的未来贡献。我们展示了如何使用Fathomnet数据在其他机构视频上训练和部署模型，以减少注释工作，并在与机器人车辆集成时启用自动跟踪水下概念。随着Fathomnet继续增长并结合了社区的更多标记数据，我们可以加速视觉数据以实现健康且可持续的全球海洋。
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