鲸鱼和海豚图像识别数据集_Whale_and_Dolphin_Image_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 生物多样性, 鲸鱼, 海豚, 深度学习, 计算机视觉, 物种识别, 图像分类
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle竞赛的鲸鱼和海豚图像数据，旨在用于鲸鱼和海豚个体识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的鲸鱼和海豚图像。
数据维度：数据集包括训练集（train.csv）和测试集（test.csv），以及预训练的深度学习模型参数。训练集包含图像文件名、物种信息、个体ID、以及图像的尺寸等信息。测试集包含图像文件名和图像路径。此外，还包含使用EfficientNetB7模型训练得到的npy和pt文件，用于存储模型的权重和损失。
数据格式：数据集主要由CSV文件和PyTorch模型文件（.pt）及NumPy数组文件（.npy）构成，CSV文件提供了图像的元数据，便于数据分析和模型训练。
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、图像识别、深度学习等领域的研究，尤其是在动物个体识别、生物多样性研究等方向。
行业应用：可为环境保护、海洋生物研究等行业提供数据支持，用于鲸鱼和海豚的种群监测、个体识别和行为分析。
决策支持：支持科研机构和相关组织进行海洋生物保护策略制定和资源管理。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的教学素材，帮助学生和研究人员实践图像识别任务。
此数据集特别适合用于探索图像特征与鲸鱼和海豚个体之间的关联，帮助用户构建和优化图像识别模型，实现对海洋生物的自动识别和监测。
