动物图像特征嵌入与物种识别数据集AnimalImageFeatureEmbeddingandSpeciesRecognition-karlabaublys
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 动物学, 机器学习, 深度学习, 特征嵌入, 物种分类, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含动物图像的特征嵌入信息，以及对应的物种和个体标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容涉及多种动物，可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集的核心是图像特征嵌入向量，以及与每个嵌入向量关联的图像文件名、物种标签和个体ID。具体包括：
embedding_train_species_center.csv 和 embedding_valid_species_center.csv：包含训练集和验证集的特征嵌入数据。
final.data-00000-of-00001 和 final.index, min_valid.data-00000-of-00001 和 min_valid.index：可能为特征嵌入数据的索引或中间结果文件。
train_pca.jpg 和 train_umap.jpg：可能为降维可视化图像，用于展示特征分布。
数据格式：数据以CSV格式存储特征嵌入信息，图像相关文件为JPG格式。CSV文件包含“image”（图像文件名）、“species”（物种标签）、“individual_id”（个体ID）和“embedding”（特征嵌入向量）等字段。
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：适用于动物图像识别、物种分类、个体识别等领域的学术研究，以及特征工程、深度学习模型构建与评估。
行业应用：可用于动物保护、生态监测、野生动物识别等应用，例如，基于图像的自动物种识别系统。
决策支持：支持动物种群监测和管理决策，以及动物行为分析。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、深度学习等课程的实训数据，用于学生进行模型训练、算法验证。
此数据集特别适合用于探索动物图像的特征表示方法，评估不同特征嵌入方法对物种识别的贡献，以及构建基于图像的动物识别系统，从而提高识别精度和效率。
