海洋无脊椎动物图像识别数据集MarineInvertebratesImageRecognitionDataset-markmaloba
数据来源：互联网公开数据
标签：海洋生物, 图像识别, 物种分类, 生物多样性, 计算机视觉, 机器学习, 数据集, 图像分类
数据概述：
该数据集包含来自南非海洋环境的无脊椎动物图像，旨在用于海洋生物物种的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段内收集的图像集合。
地理范围：数据主要涵盖南非沿海及周边海域的海洋生物图像。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpeg格式）和样本提交文件（.csv格式）。图像文件对应不同种类的海洋无脊椎动物，样本提交文件提供了图像文件名与物种标签的对应关系。
数据格式：图像为JPEG格式，样本提交文件为CSV格式，方便图像处理和分类任务。数据已按照物种类别进行组织，便于进行多分类任务。
来源信息：数据来源于UmojaHack1_SAEON竞赛，旨在促进海洋生物多样性研究和计算机视觉技术在生态学领域的应用。
该数据集适合用于图像识别、物种分类、目标检测等计算机视觉任务，以及生物多样性研究和生态监测。
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：适用于生物学、生态学和计算机视觉交叉领域的学术研究，如海洋生物物种识别、图像分类算法性能评估等。
行业应用：可为海洋生物监测、环境保护、海洋资源管理等领域提供数据支持，例如自动化物种识别系统、海洋生态环境监测等。
决策支持：支持生态环境保护政策的制定和实施，以及对海洋生物多样性的评估和保护。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习和生物学相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像识别在生物学中的应用。
此数据集特别适合用于探索海洋生物图像识别的算法，提升分类精度，并为海洋生态环境的保护和研究提供数据支撑。
