数据集概述
该数据集是一篇关于蜥蜴形态隐种计算机视觉模型识别研究中的表格数据，具体为表4的内容。表格评估了三种计算机视觉模型（Inception V3、ResNet 50、Inception ResNetV2）及其组合预测在四组数据集上的九分类实验表现，包括雄性和雌性蜥蜴背部、头部侧面视图的准确率和F1宏指标。
文件详解
- 文件名称: table.html
- 文件格式: HTML (.html)
- 字段映射:
- 视图维度: Sex（性别，包括Males、Females）、View（视图，包括Dorsal、Head lateral）、Metric（评估指标，包括Accuracy、F1 macro）
- 模型列: Inception V3、ResNet 50、Inception ResNetV2、Combined predictions
- 数值内容: 各模型在对应维度下的准确率和F1宏指标数值，最高准确率以粗体标注
适用场景
- 计算机视觉模型评估: 分析不同深度学习架构在生物图像分类任务中的性能差异
- 生物形态隐种识别研究: 探索计算机视觉技术在蜥蜴等形态相似物种分类中的应用潜力
- 多模型融合策略研究: 评估组合预测方法对分类准确性的提升效果
- 生物图像特征提取分析: 对比不同视图（背部、头部侧面）对物种识别模型性能的影响
