鲸鱼及海豚图像识别交叉验证数据集WhaleandDolphinImageRecognitionCross-validationDataset-kiernanmcguigan
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 鲸鱼, 海豚, 交叉验证, 深度学习, 物种分类, 个体识别, 数据集
数据概述：
该数据集包含鲸鱼和海豚图像的元数据，用于图像识别和个体识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推测图像来源于全球范围内的鲸鱼和海豚观测记录。
数据维度：数据集的核心是图像与其对应的元数据，包括：
image：图像文件名 (如"00021adfb725ed.jpg")。
species：鲸鱼或海豚的物种名称 (如 "melon_headed_whale")。
individual_id：个体唯一标识符 (如 "cadddb1636b9")。
encoded_species：物种的编码，简化为 "whale" 或 "dolphin"。
fold：用于交叉验证的折叠编号。
encoded_id：个体的编码。
数据格式：包含CSV文件（folds.csv）和pkl文件（encoder.pkl，用于编码）。CSV文件提供结构化的图像元数据，便于分析。
来源信息：数据集来源于公开的图像识别比赛或项目，已进行预处理，如图像文件名标准化，物种和个体信息的标注等。
该数据集适合用于鲸鱼和海豚图像的分类、个体识别和交叉验证模型的训练。
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：适用于动物图像识别、物种分类、个体追踪等领域的学术研究，如基于深度学习的图像识别算法研究。
行业应用：可用于海洋生物监测、保护和管理，如自动化鲸鱼和海豚种群数量统计、个体识别与追踪。
决策支持：支持海洋生态保护领域的决策制定，例如评估保护措施对不同物种的影响。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、深度学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解图像识别技术在生物学领域的应用。
此数据集特别适合用于探索基于图像的鲸鱼和海豚物种与个体识别模型，并进行模型性能评估与优化，从而提高识别准确率。
