数据集查看地址:https://www.dilitanxianjia.com/13822/ 9、金丝雀、喜鹊、嘲鹅、夜、罗宾、唐纳雀六种鸟类分类数据集 金丝雀、喜鹊、嘲鹅、夜、罗宾、唐纳雀六种鸟类分类数据集 这些鸣禽的照片是从GOOGLE上收集的 图像已经通过Keras框架的lmageDataGenerator函数增强 每种歌手鸟类型的图片都放在单独的文件夹中(压缩...
该数据集是一个专门用于训练和评估鸟类目标检测模型的数据集。数据集包含超过13000张图像,所有图像都带有详细的标注信息,标注格式为YOLO(You Only Look Once)格式的TXT文件。这些图像涵盖了各种类型的鸟类及其在不同环境下的状态,适用于基于深度学习的目标检测任务。通过这个数据集,可以训练出能够在复杂环境中准确检测鸟...
鸟类数据集525种鸟类,共计84635张训练图像,2625张测试图像和2625张验证图像,每种鸟类各5张。所有图像均为224 X 224 X 3的彩色jpg格式,且每张图中的鸟至少占据了50%的像素。 鸟类数据集525种鸟类,共计84635张训练图像,2625张测试图像和2625张验证图像,每种鸟类各5张。所有图像均为224 X 224 X 3的彩色jpg格...
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交通安全管理:在交通领域,鸟类检测可以辅助交通安全管理。例如,通过高分辨率相机拍摄的画面,可以抓拍路面上的鸟类行为,有助于减少鸟撞飞机等安全事故的发生,提高道路通行效率。 教育科普:鸟类检测也在教育科普领域发挥着重要作用。通过视频学习,学生可以认识各种不同的鸟类及其特点,增加知识面,提升对生态环境的认识。
鸟类数据集主要分为4类,分别为bananaquit(蕉林莺)、Black Skimmer (黑燕鸥类)、Black Throated Bushtiti (黑喉树莺)、Cockatoo (凤头鹦鹉或葵花鹦鹉),总计565张。 - 飞桨AI Studio
生态保护与生物多样性研究:鸟类是生态系统中的重要组成部分,对鸟类的识别检测有助于更好地了解鸟类的分布、数量、迁徙模式以及生态习性。这些数据可以为生态保护提供科学依据,支持生物多样性研究和管理工作,有助于制定更合理的保护策略。 推动科学研究与教育:鸟类数据集为科研人员提供了丰富的素材,有助于推动鸟类学、生...
简述:印度鸟类物种图像分类数据集,该数据集包含了在印度发现的25种鸟类,共计37,000张图像,每种鸟类均有1,500张图像。这些鸟类包括亚洲绿蜂虎、棕头鸦雀、牛背鹭、普通翠鸟、家八哥、普通红尾鸲、普通缝叶莺、铜匠雀、林鹡鸰、灰鹡鸰、戴胜、家鸦、印度灰犀鸟、印度孔雀、印度红腹锦鸡、印度辊鸟、丛林噪鹛、北方...
D. 按鸟种编号分目录存储。 ② BirdsData-BirdsList.txt 包含第一部分所涉及鸟种的标准中文名对应关系。例如,第二部分的第一行“0009 灰雁”,即对应第一部分的 0009 子目录,表示该子目录为灰雁。 调用方式示例: 1. 按行读取第二部分txt中记录,读取至内存。
数据类型数值文字数值 主/外键主键外键 含义原始语料编号原始语料 取值说明自动编号值取自tSpecies表 示范数据 849 跗蹠被羽;腰部无暗色羽干;下体灰褐。翼长122–130 mm。 193208 858 形态(依据指名亚种描述。) 成鸟 头、颈灰褐色,各羽末端具白色细的羽缘;背、腰黑褐色,各羽末端也具细的白色羽缘。尾上覆羽...