动物图像分类训练数据集_Animal_Image_Classification_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 动物识别, 机器学习, 计算机视觉, 数据集, 图像识别, 深度学习, 动物图像
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的动物图像数据，用于训练和评估动物图像分类模型。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，图像内容涵盖多种动物。
数据维度：数据集包含图像文件及其对应的标签信息。具体包括：
Training_set.csv：包含训练集图像的文件名（filename）和对应的标签（label）。
Testing_set.csv：包含测试集图像的文件名（filename）。
图像文件：1080张.png格式的动物图像，文件名与CSV文件中“filename”字段对应。
数据格式：数据以CSV和PNG格式提供，CSV文件用于存储图像文件名与标签的对应关系，PNG文件为图像数据。数据已进行预处理，包括图像尺寸统一和文件名规范化。
该数据集适合用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。
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，如动物种类识别、图像特征提取、分类算法性能评估等。
行业应用：可应用于动物保护、生物多样性研究、宠物识别等领域，例如，开发自动化的动物种类识别系统。
决策支持：支持动物保护机构和科研人员进行物种监测和研究。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解图像分类原理和实践。
此数据集特别适合用于探索不同动物图像的视觉特征，训练和评估图像分类模型，从而实现自动化的动物图像识别。
