鲸鱼图像识别数据集_Whale_Image_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 鲸鱼, 物种分类, 生物多样性, 计算机视觉, 深度学习, 数据集, 图像标注
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的鲸鱼图像数据，旨在用于鲸鱼物种识别和个体识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体拍摄时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球范围内鲸鱼观测和研究中采集的图像。
数据维度：数据集包含图像文件（.bmp格式）以及相关的元数据，包括：
image：图像文件名；
species：鲸鱼物种；
individual_id：个体识别码；
finned：是否具有鳍；
suborder：鲸鱼亚目；
family：鲸鱼科；
folds：交叉验证折数。
数据格式：数据集主要包含.bmp图像文件、data.csv（包含图像文件名和标签信息）、sample_submission.csv（提交格式示例）以及meta.json（元数据文件）等。数据已进行初步整理和标注。
该数据集适合用于计算机视觉、图像分类和目标检测等相关领域的研究。
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：适用于海洋生物学、计算机视觉、深度学习等交叉领域的学术研究，例如鲸鱼物种识别、个体识别、行为分析等。
行业应用：可为海洋环境保护、生物多样性监测、鲸鱼追踪等领域提供数据支持。
决策支持：支持相关科研机构和政府部门进行鲸鱼种群数量评估、栖息地保护等决策。
教育和培训：作为计算机视觉、图像识别、深度学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉图像处理和模型训练流程。
此数据集特别适合用于训练和评估图像识别模型，例如卷积神经网络（CNN），以实现对鲸鱼物种的自动识别和个体追踪，从而促进对鲸鱼保护的研究与实践。
