数据集概述
本数据集为日本猕猴面部自动检测与识别深度学习研究的补充材料及代码，包含代码文件与文档文件，可支持相关研究的复现与扩展分析，助力揭示日本猕猴社会网络特征。
文件详解
- 代码文件（code_files）
- 文件名称：Molina_Paulet_AISaru.ipynb
- 文件格式：.ipynb
- 字段映射介绍：Jupyter Notebook格式的代码文件，用于实现日本猕猴面部检测与识别的深度学习相关功能
- 文件名称：molina_paulet_aisaru.py
- 文件格式：.py
- 字段映射介绍：Python格式的代码文件，辅助实现日本猕猴面部检测与识别的深度学习功能
- 文档文件（document_files）
- 文件名称：Supp mat Paulet et al.docx
- 文件格式：.docx
- 字段映射介绍：研究的补充材料文档，提供相关研究背景、实验细节等信息
适用场景
- 动物行为学研究: 利用代码复现日本猕猴面部检测与识别模型，分析其社会互动模式与群体结构
- 深度学习应用: 基于现有代码优化动物面部识别算法，探索跨物种面部检测技术迁移
- 灵长类社会网络分析: 结合面部识别结果，构建日本猕猴个体间的社交关系网络
- 科研方法复现: 参考补充材料与代码，复现相关研究实验流程，验证研究结论可靠性
