鲸鱼个体识别图像嵌入与邻近关系数据集_Whale_Individual_Recognition_Image_Embeddings_and_Neighbor_Relationships
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 鲸鱼, 嵌入向量, 邻近搜索, 深度学习, 计算机视觉, 数据集, 个体识别
数据概述：
该数据集包含来自Happywhale竞赛的图像数据，记录了鲸鱼个体的图像嵌入向量和邻近关系信息，用于鲸鱼个体识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据集时间范围为2022年，反映了特定时间段内的鲸鱼图像数据。
地理范围：数据来源于全球范围内的鲸鱼图像，未明确具体地理位置，但体现了鲸鱼个体识别的普适性。
数据维度：
train_embeddings_4.csv, val_embeddings_4.csv, test_embeddings_4.csv：包含图像文件名（filename），图像嵌入向量（embeddings），以及交叉验证折数（FOLD_TO_RUN）。
test_neighbors.csv, val_neighbors.csv：包含邻近图像的索引信息（image, target）和置信度（confidence）。
submission.csv: 包含图像文件名（image）和预测结果（predictions）。
config.json：包含数据集的配置信息。
数据格式：数据以CSV和JSON格式提供，CSV文件便于数据分析和模型训练，JSON文件用于配置。数据经过了特征提取和邻近关系计算。
来源信息：数据来源于Happywhale竞赛，是公开的竞赛数据集，经过了预处理和特征提取。
该数据集适合用于图像嵌入、邻近搜索、鲸鱼个体识别等相关领域的研究与应用。
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、深度学习领域的学术研究，如图像检索、特征学习、迁移学习等研究。
行业应用：为动物个体识别、生物多样性监测等领域提供数据支持，尤其在自动化鲸鱼个体识别方面具有应用价值。
决策支持：支持海洋生物保护、生态系统研究等领域的决策制定，帮助科研人员深入了解鲸鱼种群。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解图像嵌入、邻近搜索等技术。
此数据集特别适合用于探索鲸鱼个体图像的特征表示和邻近关系，帮助用户构建鲸鱼个体识别模型，提升识别精度和效率。
