鲸鱼图像识别预测数据集_Whale_Image_Recognition_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 计算机视觉, 深度学习, 鲸鱼, 目标检测, 图像分类, 相似度搜索, 数据竞赛
数据概述：
该数据集包含用于鲸鱼个体识别的图像数据及相关预测信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未明确标明地理位置，可能包含全球范围内的鲸鱼图像。
数据维度：数据集包含多种数据类型，包括：
config.json：配置文件，包含模型配置信息。
submission.csv：提交文件，包含图像文件名和预测结果，预测结果为鲸鱼个体的ID。
test_embeddings.npy, train_embeddings.npy：测试集和训练集的图像嵌入向量，用于特征提取和相似度计算。
test_ids.npy：测试集图像的ID。
test_neighbors.csv, val_neighbors.csv：测试集和验证集的邻近图像信息，包括邻近图像的ID和置信度。
test_nn_distances.npy, test_nn_idxs.npy：测试集的最近邻距离和索引。
test_targets.npy, val_targets_df.csv：测试集和验证集的标签信息，包含图像对应的鲸鱼个体ID。
数据格式：数据以多种格式提供，包括JSON, CSV和Numpy数组(.npy)。
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、深度学习等领域的学术研究，如鲸鱼个体识别算法的开发、图像相似度搜索、迁移学习等。
行业应用：可用于生态保护、海洋生物研究等领域，例如鲸鱼种群数量的监测和追踪。
决策支持：支持科研机构和政府部门的鲸鱼保护策略制定。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实践数据集，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于开发和评估鲸鱼个体识别模型，并探索图像嵌入向量在目标识别和相似度搜索中的应用。
