数据集概述
本数据集包含牡蛎物种自动识别软件研发相关的完整数据与分析结果，涉及牡蛎图像分类模型训练、代码开发、生物特征数据及项目报告等内容，支撑AquaVitae项目相关交付成果。
文件详解
- 数据管理描述文档:
- DataSheet_oyster_image_classification.docx: DOCX格式，用于描述数据管理相关信息。
- 图像数据集压缩包:
- oyster_classification_images.zip: ZIP格式，含训练与验证用牡蛎图像，按“train”“validation”文件夹分类，子文件夹“mg”（长牡蛎）和“oe”（欧洲平牡蛎）分别存放对应物种图像。
- 代码压缩包:
- oyster_classification_code_package.zip: ZIP格式，包含牡蛎物种图像分类神经网络训练代码，以及牡蛎定位、分类推理和模型训练相关代码。
- 模型压缩包:
- oyster_classification_models.zip: ZIP格式，含可识别欧洲平牡蛎（Ostrea edulis）和长牡蛎（Magallana gigas）的训练后分类模型。
- 生物特征与PCR数据文件:
- oyster_classification_biometrics and PCR.xlsx: XLSX格式，含240个欧洲平牡蛎、240个长牡蛎及204个物种不明牡蛎的生物特征信息与遗传评估数据。
- 项目报告:
- C639_ostronklassificering.pdf: PDF格式，为项目相关报告文件。
适用场景
- 贝类分类研究: 用于牡蛎物种图像识别模型的训练与验证。
- 计算机视觉应用: 可作为图像分类、目标定位算法开发的案例数据。
- 水产养殖技术优化: 辅助牡蛎养殖中的物种鉴别与资源管理。
- 生物技术研究: 结合生物特征与遗传数据，分析牡蛎物种特征差异。
- 项目成果验证: 支撑AquaVitae项目相关交付物的成果展示与验证。
