图像识别动物分类数据集ImageRecognitionAnimalClassificationDataset-loitran2k
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 动物分类, 机器学习, 计算机视觉, 数据集, 分类任务, 图像标注, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于图像识别任务的动物图片数据，记录了不同动物类别的图像及其对应的标签，适用于训练和评估图像分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖多种常见动物，具有普适性。
数据维度：数据集包含“id”（图像文件名，如“38259.png”）和“label”（图像对应的动物类别，如“dog”）两个字段，适用于多分类任务。
数据格式：CSV格式，包含df_train.csv、df_val.csv和df_test.csv三个文件，分别对应训练集、验证集和测试集，便于模型训练、验证和评估。
来源信息：数据来源于公开的图像数据集，已进行标注和整理。
该数据集适合用于图像分类、目标检测等计算机视觉领域的研究和应用。
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，如图像分类算法的开发与优化、迁移学习等。
行业应用：为图像识别、人工智能行业提供数据支持，尤其适用于动物识别、图像搜索、智能监控等应用。
决策支持：支持动物保护、生物多样性研究等领域的决策制定和数据分析。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解图像分类任务。
此数据集特别适合用于探索图像特征提取、模型训练与优化，帮助用户构建高精度的动物图像分类系统。
