数据集概述
本数据集围绕昆虫自动分类识别展开，基于卷积神经网络特征迁移技术，使用预训练VGG16模型提取图像特征，结合支持向量机分类器，实现小样本（每类≤100张）下专家级识别精度，包含测试任务相关的元数据、评估代码及最优配置脚本。
文件详解
- 文件名称: README_for_valan2018_SUPPLEMENT.tar.md
- 文件格式: Markdown（.md）
- 内容说明: 数据集说明文档，包含三类信息：获取研究用新数据集图像的元数据、基于VGG16特征提取的图像分类方法评估代码（notebooks）、适用于自定义数据集的最优配置运行脚本，附GitHub仓库链接。
- 文件名称: valan2018_SUPPLEMENT.tar.gz
- 文件格式: 压缩包（.gz）
- 内容说明: 补充数据压缩包，推测包含实验相关的原始或处理后数据文件。
- 文件名称: valan2018_latex.zip
- 文件格式: 压缩包（.zip）
- 内容说明: LaTeX格式文件压缩包，推测包含研究论文的排版源码或相关文档。
- 文件名称: Supplementary_Figure1.png
- 文件格式: 图片（.png）
- 内容说明: 补充图表文件，推测为研究中用于展示方法流程、实验结果或样本图像的可视化材料。
适用场景
- 昆虫分类研究: 用于小样本条件下的昆虫科属及近缘种自动识别模型开发
- 生物多样性监测: 辅助生物多样性调查中的昆虫样本快速分类
- 农业/公共卫生: 支持农业害虫、病媒昆虫的自动化识别应用
- 机器学习应用: 研究卷积神经网络特征迁移技术在小样本分类任务中的优化
- 生态数据分析: 为昆虫群落结构分析提供高效分类工具支持
