鲸鱼与海豚图像识别训练数据集WhaleandDolphinImageRecognitionTrainingDataset-deepkim
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 鲸鱼, 海豚, 物种分类, 个体识别, 机器学习, 深度学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自互联网的鲸鱼和海豚图像，用于训练和评估图像识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源的地理位置信息未明确，但涵盖了多种鲸鱼和海豚物种。
数据维度：数据集包含图像文件名、物种（species）以及个体ID（individual_id）信息，用于多分类和个体识别任务。
数据格式：提供CSV格式文件，包含训练集和验证集，便于图像与标签的对应和处理。
来源信息：数据来源于公开图像资源，已进行结构化整理，方便用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于图像识别、物种分类、个体识别以及相关的深度学习应用。
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：适用于海洋生物学研究，尤其是鲸鱼和海豚的物种识别和个体追踪，以及图像识别算法的性能评估。
行业应用：可用于开发海洋生物监测系统、水下摄影图像分析工具，以及动物保护相关的应用。
决策支持：支持海洋生态环境监测和保护策略的制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习和人工智能课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解图像识别技术在生物领域的应用。
此数据集特别适合用于探索鲸鱼和海豚图像的特征，训练高精度的图像识别模型，并用于物种和个体级别的识别任务。
