船舶图像分类识别数据集ShipImageClassificationRecognitionDataset-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 船舶, 目标检测, 图像分类, 机器学习, 交通运输, 海运, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自互联网的船舶图像，记录了不同类型船舶的图片文件及其对应的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，图像来源广泛，涵盖多种船舶类型。
数据维度：数据集包括图片文件名（filename）以及训练集中的船舶类别标签（label）。
数据格式：数据以图片文件（.jpg）和CSV文件（test.csv，train.csv）的形式提供，CSV文件用于标注图片文件名和类别标签。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行整理，便于图像识别模型的训练和评估。
该数据集适合用于图像分类、目标检测等计算机视觉领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习等领域的研究，如图像分类算法的性能评估、新型船舶识别模型的开发等。
行业应用：可以为航运、海事安全等行业提供技术支持，如自动化船舶识别、港口管理、船舶流量监控等。
决策支持：支持海事部门的决策制定，例如在港口管理、安全巡逻等方面的应用。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的教学资源，帮助学生和研究人员深入理解图像识别技术。
此数据集特别适合用于探索不同船舶类型的图像特征，帮助用户构建船舶图像识别模型，提升识别精度。
