基于深度学习与领域自适应的批量生物多样性样本图像分类数据集

数据集概述

该数据集围绕批量生物多样性样本（以鞘翅目昆虫为例）的图像分类展开，包含用于深度学习与领域自适应研究的图像文件、示例图及说明文档，为探索未知生态系统样本的分类方法提供数据支持。

文件详解

• README_bulk_images.txt：TXT格式，说明批量昆虫图像的来源（高通量与传统成像流程）及在机器学习分类实验中的用途。
• bulk_image_example01.jpg：JPG格式，展示预处理前的原始批量昆虫图像示例。
• bulk_images.zip：ZIP格式压缩包，包含三类图像文件夹：
• bulk_images_LH：塞浦路斯高通量成像的本地高质量数据集
• bulk_images_LL：本地低质量数据集（成像流程未完全标准化）

适用场景

• 生物多样性监测：通过图像分类快速识别批量样本的分类单元
• 机器学习方法优化：测试领域自适应算法在跨数据集昆虫分类中的性能
• 成像技术研究：分析成像标准化程度对分类模型准确率的影响
• 生态系统探索：辅助未知或欠研究区域生物样本的快速鉴定