海洋生物图像分类训练数据集OceanBiologyImageClassificationTrainingDataset-cmayora
数据来源：互联网公开数据
标签：海洋生物, 图像识别, 目标检测, 图像分类, 生物多样性, 机器学习, 数据标注, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自海洋生物图像的数据，记录了用于训练和评估海洋生物图像分类模型的数据。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：数据覆盖范围未明确，可能包含全球范围内的海洋生物图像。
数据维度：数据集包括“image_id”（图像唯一标识符），“file_path”（图像文件路径），“label”（图像标签，代表海洋生物类别），以及“sx”、“ex”、“sy”、“ey”（表示图像中目标生物的边界框坐标）。
数据格式：CSV格式，包含train_cropcsv、val_cropcsv、test_cropcsv三个文件，分别对应训练集、验证集和测试集，便于模型训练和评估。数据还包含原始图像文件，方便进行图像处理和特征提取。
来源信息：数据来源于公开的海洋生物图像数据集，并已进行裁剪和标注，方便进行图像分类和目标检测任务。
该数据集适合用于海洋生物图像分类、目标检测等领域的研究和应用，以及计算机视觉和机器学习模型的训练和评估。
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：适用于海洋生物学、计算机视觉和机器学习交叉领域的学术研究，如海洋生物种类识别、生物多样性监测等。
行业应用：为海洋生物保护、环境监测等行业提供数据支持，特别是在自动化生物识别、生态系统评估等方面。
决策支持：支持海洋环境保护政策制定和生物多样性管理，辅助相关决策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和目标检测技术。
此数据集特别适合用于探索海洋生物图像的特征和分类规律，帮助用户实现对海洋生物的自动识别和分类，从而促进海洋生态系统的研究和保护。
