动物图像分类与栖息地识别数据集_Animal_Image_Classification_and_Habitat_Identification
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 动物分类, 野生动物, 栖息地, 机器学习, 计算机视觉, 多分类, 图像数据集
数据概述：
该数据集包含来自野生动物监测项目的图像数据，旨在用于动物图像的分类和栖息地识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源地未明确标注，但可能覆盖多个野生动物栖息地。
数据维度：数据集包括图像文件（.jpg格式）以及对应的CSV文件，CSV文件包含图像ID、文件路径、拍摄地点（site）以及动物类别标签。动物类别包括羚羊/黑斑羚、鸟类、空白、灵猫/麝猫、野猪、豹子、猴子/原猴、啮齿动物等。
数据格式：数据以.jpg图像文件和CSV文件（包括train_split_2_X.csv、valid_split_2_X.csv、valid_split_2_Y.csv、train_split_2_Y.csv、train_labels.csv、test_split_2_X.csv、test_split_2_Y.csv、test_features.csv、train_features.csv）的结构化形式提供，方便图像与标签的对应和分析。
来源信息：数据来源于野生动物监测项目，用于支持对野生动物种群和栖息地的研究。
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、图像识别和机器学习领域的研究，例如动物种类识别、栖息地环境分析、图像特征提取等。
行业应用：可用于构建野生动物监测系统、动物保护项目、生物多样性研究等。
决策支持：支持动物保护机构的决策，例如评估野生动物种群分布、规划保护区等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、图像处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解图像分类、目标检测等技术。
此数据集特别适合用于探索图像特征与动物类别之间的关系，以及图像数据在野生动物保护和环境监测中的应用，从而提升动物识别的准确性和效率。
