蝴蝶图像分类识别数据集-meetnagadia

蝴蝶图像分类识别数据集-meetnagadia 数据来源：互联网公开数据 标签：蝴蝶,图像,分类,机器学习,计算机视觉,CNN,图像识别,生物,昆虫 数据概述： 本数据集包含75个不同种类的蝴蝶图像，旨在用于训练图像分类模型。 数据集包含1000+张已标注的图像，其中训练集图像被划分为75个子文件夹，每个子文件夹对应一个蝴蝶种类，例如“SOUTHERN DOGFACE”、“ADONIS”、“BROWN SIPROETA”、“MONARCH”等。测试集包含2786张蝴蝶图像，需要根据训练好的模型进行类别预测。

数据用途概述： 该数据集主要用于训练和评估图像分类模型，特别是基于卷积神经网络(CNN)的模型。 适用于研究蝴蝶种类识别、图像分类算法的开发与测试、以及计算机视觉领域的教学与实践。 此外，该数据集也可用于生物学研究，帮助识别和分类蝴蝶物种。