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16
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30
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31
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32
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33
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34
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43
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44
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45
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47
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48
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49
"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1036.8, 248.84), (1139.36, 372.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(720.4, 656.8), (831.74, 807.6)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1486.34, 451.85), (1660.0, 605.6)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(554.39, 447.07), (665.4, 573.2)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(356.7, 252.81), (487.2, 317.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(200.3, 445.18), (316.67, 558.6)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 28.78), (81.2, 175.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1233.4, 399.28), (1288.87, 475.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1733.62, 277.73), (1752.0, 317.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1704.5, 397.62), (1752.0, 486.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1338.8, 330.79), (1390.77, 417.0)]}]"
50
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51
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64
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65
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66
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"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(40.71, 259.63), (181.9, 378.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(436.56, 732.18), (610.7, 869.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(116.69, 527.98), (213.3, 631.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1404.4, 165.62), (1445.68, 211.0)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1417.34, 178.93), (1559.8, 244.0)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1118.2, 269.45), (1238.67, 383.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 35.1), (106.7, 170.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1663.4, 297.49), (1752.0, 380.6)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.52, 581.4), (29.8, 615.26)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1556.4, 493.91), (1669.4, 576.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(841.28, 575.94), (1015.8, 680.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1563.9, 732.51), (1661.84, 806.0)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 344.26), (78.06, 440.4)]}]"
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"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(4.19, 244.2), (130.5, 364.6)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(408.7, 708.96), (566.8, 853.1)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(125.33, 490.77), (159.1, 584.0)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1390.4, 163.24), (1424.54, 208.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1382.19, 177.21), (1501.5, 242.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1137.9, 247.16), (1275.11, 352.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 40.2), (106.7, 170.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1678.04, 278.64), (1752.0, 361.75)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1484.9, 522.71), (1608.15, 608.6)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(833.57, 567.71), (933.5, 671.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1495.3, 764.23), (1608.7, 828.7)]}]"
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"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 225.34), (84.64, 345.74)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(359.84, 682.82), (537.2, 830.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(76.04, 451.77), (151.8, 546.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1399.9, 168.3), (1424.54, 213.36)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1324.8, 176.36), (1457.35, 244.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1208.3, 229.66), (1265.46, 330.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 40.2), (106.7, 170.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1701.2, 256.31), (1752.0, 341.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1402.61, 546.37), (1525.86, 632.26)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(761.99, 541.13), (909.1, 669.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1429.32, 794.7), (1528.3, 857.97)]}]"
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74
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"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1534.29, 313.73), (1639.4, 406.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(206.28, 548.94), (305.4, 692.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1225.2, 242.49), (1296.15, 294.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1043.48, 165.72), (1173.8, 239.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1307.6, 71.92), (1441.33, 184.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 40.2), (97.4, 168.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1736.09, 88.7), (1752.0, 159.92)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(971.79, 549.91), (1086.6, 615.9)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(507.67, 378.41), (662.2, 522.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1041.19, 782.4), (1159.4, 852.2)]}]"
79
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80
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"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(983.9, 206.93), (1047.18, 319.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1505.73, 314.96), (1656.3, 445.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(451.05, 527.53), (495.0, 577.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(401.6, 0.0), (550.6, 43.88)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1497.9, 175.5), (1601.49, 274.26)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 48.46), (170.1, 180.89)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(171.2, 421.24), (275.82, 484.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(265.3, 48.37), (423.27, 131.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(182.89, 507.5), (296.9, 570.38)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1661.9, 112.1), (1752.0, 189.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.54, 511.43), (104.4, 592.65)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1388.73, 421.58), (1487.7, 518.5)]}]"
98
"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(972.47, 232.65), (1034.0, 347.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1452.15, 284.24), (1615.2, 404.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(428.97, 512.16), (464.0, 560.1)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(469.0, 0.0), (606.86, 55.0)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1525.3, 197.8), (1618.21, 284.98)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 50.96), (173.3, 183.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(218.5, 401.29), (320.46, 462.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(315.3, 51.22), (470.42, 134.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(123.36, 508.5), (229.2, 568.89)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1594.0, 124.44), (1721.65, 206.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1.2, 521.5), (80.23, 604.46)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1345.01, 401.86), (1437.1, 497.5)]}]"
99
"[{'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(953.1, 262.71), (1007.21, 375.0)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1409.29, 249.09), (1529.0, 373.5)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(367.66, 497.87), (460.7, 553.3)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(483.47, 0.0), (658.4, 106.4)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1531.8, 215.4), (1644.7, 298.07)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(0.0, 46.25), (178.0, 184.7)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(264.4, 374.26), (355.44, 436.0)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(368.8, 47.5), (515.81, 134.1)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(41.8, 488.56), (155.1, 544.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1538.45, 150.7), (1646.0, 233.55)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1704.7, 112.37), (1752.0, 186.09)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(27.15, 553.31), (122.0, 642.8)]}, {'type': 'box', 'label': 'fish', 'points': [(1294.65, 379.0), (1392.8, 478.6)]}]"

Fish Tracking

The collection of video frames, capturing various types of fish swimming in the water. The dataset includes fish of different colors, sizes and with different swimming speeds.

Get the dataset

This is just an example of the data

Leave a request on https://trainingdata.pro/data-market to discuss your requirements, learn about the price and buy the dataset.

Data Format

Each video frame from images folder is paired with an annotations.xml file that meticulously defines the tracking of each fish using polygons.

The data labeling is visualized in the boxes folder.

Example of the XML-file

Object tracking might be made in accordance with your requirements.

**TrainingData**

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