ShellfishNet: A Domain-Specific Benchmark for Visual Recognition of Marine Molluscs
作者: Ziheng Zhou, Yang Wang, Nan Wang, Chengliang Wu, Jun Yan
分类: cs.CV
发布日期: 2026-05-08
💡 一句话要点
提出ShellfishNet基准数据集，旨在解决复杂水下环境中贝类物种识别的鲁棒性挑战
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 海洋生态监测 细粒度视觉分类 鲁棒性评估 多模态大模型 水下视觉 基准数据集
📋 核心要点
- 现有海洋底栖生物数据集难以应对真实水下环境中的光照多变与物种姿态复杂性，导致视觉模型在实际监测中泛化能力不足。
- 构建了包含32个分类单元、8,691张图像的ShellfishNet数据集，并引入图像退化测试以模拟水下浊度与恶劣天气等极端场景。
- 系统评估了包括CNN、ViT、SSM及MLLM在内的80种主流模型，为贝类物种识别与生态监测提供了全面的性能基准与鲁棒性分析。
📝 摘要（中文）
全球贝类生物多样性的下降对沿海生态系统构成严重威胁。尽管人工智能技术在自动化生态监测方面展现出潜力，但现有的海洋底栖生物数据集往往缺乏对真实水下环境复杂性（如多变的光照条件和多样的物种姿态）的适应性，这限制了视觉模型在实际生态监测中的泛化能力。为解决此问题，本文构建了ShellfishNet，这是一个专为真实世界生态监测约束而设计的综合图像基准数据集。该数据集包含32个分类单元的8,691张图像，并包含一个带有描述性标注的子集。通过实地拍摄与网络爬取，数据集涵盖了复杂的真实环境样本。基于此基准，作者系统评估了80种代表性神经网络模型，包括CNN、ViT、状态空间模型（SSM）及自监督学习（SSL）方法。此外，研究还评估了细粒度视觉分类（FGVC）模型的性能，并探讨了主流多模态大语言模型（MLLM）的图像描述能力。同时，引入图像退化基准测试以模拟水下浊度和恶劣天气，评估视觉模型的鲁棒性，为野外生态保护提供可靠的决策支持。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决海洋底栖生物监测中，现有视觉模型在复杂水下环境（如光照波动、水体浑浊、生物姿态多样）下识别精度低、鲁棒性差的问题，缺乏针对该领域的标准化评估基准。
核心思路：通过构建高质量、多样化的ShellfishNet数据集，将真实环境下的生态监测约束纳入考量，并引入退化模拟测试，旨在建立一个能够全面衡量模型在野外复杂场景下泛化与鲁棒性的统一评估框架。
技术框架：该研究采用“数据构建-模型评估-鲁棒性测试”的闭环流程。首先通过实地采集与网络挖掘构建数据集；其次，涵盖了从传统CNN到前沿ViT、SSM及多模态大模型（MLLM）的广泛模型库进行基准测试；最后，通过引入人工退化算子模拟水下环境干扰，量化模型性能衰减。
关键创新：首次针对贝类物种识别构建了包含细粒度标注与描述性文本的综合基准，并系统性地对比了不同架构（CNN vs ViT vs SSM）在特定水下领域的表现，填补了海洋生态监测领域在多模态大模型评估上的空白。
关键设计：数据集包含8,691张图像，涵盖32个分类单元；引入了专门的图像退化基准测试，通过模拟水下浊度与恶劣天气条件，评估模型在非理想输入下的决策稳定性，为生态保护决策提供可信度参考。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过对80种代表性模型进行大规模基准测试，揭示了不同架构在水下环境下的性能差异。实验结果表明，在引入水下退化模拟后，模型性能普遍出现显著下降，突显了ShellfishNet在评估模型鲁棒性方面的关键作用，为后续针对性优化提供了明确的性能基线与改进方向。
🎯 应用场景
该研究成果可直接应用于海洋生态监测系统，辅助科研人员进行贝类生物多样性调查与种群动态分析。此外，其鲁棒性评估框架可为水下机器人视觉感知系统的开发提供参考，提升水下作业在复杂环境下的可靠性，对沿海生态保护与资源管理具有重要实际价值。
📄 摘要（原文）
The decline of global shellfish biodiversity poses a severe threat to coastal ecosystems. Although artificial intelligence (AI) technologies show potential for automated ecological monitoring, existing marine benthic datasets often lack adaptation to the complexities of real underwater environments (e.g., variable lighting conditions and diverse species postures), posing challenges for the robust generalization of vision models in practical ecological monitoring. To address this problem, we construct ShellfishNet, a comprehensive image benchmark dataset designed specifically for real-world ecological monitoring constraints. Comprising 8,691 images across 32 taxa, this dataset includes a curated subset annotated with descriptive captions. It is constructed through field photography and web scraping, encompassing samples from complex real-world environments. Based on this benchmark, we systematically evaluate 80 representative neural network models, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Vision Transformers (ViTs), State Space Models (SSMs), and Self-Supervised Learning (SSL) methods. Furthermore, we evaluate the performance of fine-grained visual categorization (FGVC) models and investigate the image captioning capabilities of several mainstream multimodal large language models (MLLMs). Meanwhile, we introduce image corruption benchmark tests to simulate common underwater degradation scenarios (turbidity, severe weather) and assess the robustness of vision models, enabling trustworthy decisions on ecological protection in the wild. ShellfishNet is dedicated to providing a data foundation and a model-evaluation benchmark for the intelligent monitoring of benthic organisms.