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zkdeng/inatSpiders|蜘蛛分类数据集|图像识别数据集

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hugging_face2023-10-05 更新2024-03-04 收录
蜘蛛分类
图像识别
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/zkdeng/inatSpiders
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资源简介:
该数据集主要用于图像分类任务,包含图像和对应的分类标签。标签涵盖了553个不同的类别,每个类别代表一种特定的生物或物体。
提供机构:
zkdeng
原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

  • 配置名称: default
  • 数据文件:
    • 分割: train
    • 路径: data/train-*

数据集特征

  • 特征:
    • 名称: image
      • 数据类型: image
    • 名称: label
      • 数据类型: class_label
      • 类别名称:
        • 0: Abba_transversa
        • 1: Acacesia_hamata
        • 2: Acalitus_brevitarsus
        • 3: Acalitus_ferrugineum
        • 4: Acalitus_longisetosus
        • 5: Acanthepeira_stellata
        • 6: Acantholycosa_lignaria
        • 7: Acanthopachylus_robustus
        • 8: Acanthophrynus_coronatus
        • 9: Acanthoscurria_natalensis
        • 10: Aceria_aloinis
        • 11: Aceria_baccharices
        • 12: Aceria_baccharipha
        • 13: Aceria_boycei
        • 14: Aceria_brachytarsa
        • 15: Aceria_calaceris
        • 16: Aceria_caliberberis
        • 17: Aceria_campestricola
        • 18: Aceria_caryae
        • 19: Aceria_caulis
        • 20: Aceria_celtis
        • 21: Aceria_cephalanthi
        • 22: Aceria_cephalonea
        • 23: Aceria_cinereae
        • 24: Aceria_dina
        • 25: Aceria_dispar
        • 26: Aceria_echii
        • 27: Aceria_elongata
        • 28: Aceria_erinea
        • 29: Aceria_fraxini
        • 30: Aceria_fraxiniflora
        • 31: Aceria_fraxinivora
        • 32: Aceria_genistae
        • 33: Aceria_ilicis
        • 34: Aceria_mackiei
        • 35: Aceria_macrochela
        • 36: Aceria_macrorhyncha
        • 37: Aceria_modesta
        • 38: Aceria_myriadeum
        • 39: Aceria_negundi
        • 40: Aceria_nyssae
        • 41: Aceria_paracalifornica
        • 42: Aceria_parapopuli
        • 43: Aceria_parulmi
        • 44: Aceria_pseudoplatani
        • 45: Aceria_quercerina
        • 46: Aceria_querci
        • 47: Aceria_theospyri
        • 48: Aceria_trichophila
        • 49: Aceria_trinema
        • 50: Aceria_triplacis
        • 51: Aceria_vaga
        • 52: Actinosoma_pentacanthum
        • 53: Aculepeira_armida
        • 54: Aculepeira_ceropegia
        • 55: Aculepeira_packardi
        • 56: Aculops_aenigma
        • 57: Aculops_rhois
        • 58: Aculus_minutissimus
        • 59: Aculus_tetanothrix
        • 60: Aegaeobuthus_gibbosus
        • 61: Aelurillus_dubatolovi
        • 62: Aelurillus_luctuosus
        • 63: Aelurillus_m-nigrum
        • 64: Aelurillus_v-insignitus
        • 65: Agalenatea_redii
        • 66: Agelena_labyrinthica
        • 67: Agelena_orientalis
        • 68: Agelenopsis_aperta
        • 69: Agelenopsis_potteri
        • 70: Aglaoctenus_castaneus
        • 71: Aglaoctenus_lagotis
        • 72: Algidia_chiltoni
        • 73: Algidia_nigriflava
        • 74: Allagelena_gracilens
        • 75: Allocosa_funerea
        • 76: Allocyclosa_bifurca
        • 77: Allotrochosina_schauinslandi
        • 78: Alopecosa_albofasciata
        • 79: Alopecosa_barbipes
        • 80: Alopecosa_cuneata
        • 81: Alopecosa_inquilina
        • 82: Alopecosa_kochi
        • 83: Alopecosa_pulverulenta
        • 84: Alpaida_acuta
        • 85: Alpaida_alticeps
        • 86: Alpaida_bicornuta
        • 87: Alpaida_carminea
        • 88: Alpaida_gallardoi
        • 89: Alpaida_grayi
        • 90: Alpaida_leucogramma
        • 91: Alpaida_rubellula
        • 92: Alpaida_truncata
        • 93: Alpaida_variabilis
        • 94: Alpaida_veniliae
        • 95: Alpaida_versicolor
        • 96: Amaurobius_erberi
        • 97: Amaurobius_fenestralis
        • 98: Amaurobius_ferox
        • 99: Amaurobius_similis
        • 100: Amblyocarenum_walckenaeri
        • 101: Amblyomma_americanum
        • 102: Amblyomma_hebraeum
        • 103: Amblyomma_maculatum
        • 104: Amblyomma_triguttatum
        • 105: Amilenus_aurantiacus
        • 106: Amyciaea_forticeps
        • 107: Anahita_punctulata
        • 108: Anarrhotus_fossulatus
        • 109: Anasaitis_canosa
        • 110: Ancylometes_bogotensis
        • 111: Ancylometes_concolor
        • 112: Ancylometes_rufus
        • 113: Anelosimus_eximius
        • 114: Anelosimus_studiosus
        • 115: Anelosimus_vittatus
        • 116: Anepsion_maritatum
        • 117: Anoteropsis_hilaris
        • 118: Anoteropsis_litoralis
        • 119: Antrodiaetus_pacificus
        • 120: Antrodiaetus_unicolor
        • 121: Anuroctonus_phaiodactylus
        • 122: Anuroctonus_pococki
        • 123: Anyphaena_accentuata
        • 124: Anyphaena_numida
        • 125: Aoaraneus_pentagrammicus
        • 126: Aphantaulax_trifasciata
        • 127: Aphantochilus_rogersi
        • 128: Aphonopelma_anax
        • 129: Aphonopelma_armada
        • 130: Aphonopelma_chalcodes
        • 131: Aphonopelma_crinirufum
        • 132: Aphonopelma_eutylenum
        • 133: Aphonopelma_gabeli
        • 134: Aphonopelma_hentzi
        • 135: Aphonopelma_iodius
        • 136: Aphonopelma_johnnycashi
        • 137: Aphonopelma_marxi
        • 138: Aphonopelma_pallidum
        • 139: Aphonopelma_seemanni
        • 140: Aphonopelma_steindachneri
        • 141: Aphonopelma_vorhiesi
        • 142: Apricia_bracteata
        • 143: Apricia_jovialis
        • 144: Arachnura_feredayi
        • 145: Arachnura_higginsi
        • 146: Arachnura_melanura
        • 147: Arachnura_scorpionoides
        • 148: Arachosia_praesignis
        • 149: Araneus_albotriangulus
        • 150: Araneus_alboventris
        • 151: Araneus_alsine
        • 152: Araneus_andrewsi
        • 153: Araneus_angulatus
        • 154: Araneus_apricus
        • 155: Araneus_bicentenarius
        • 156: Araneus_cavaticus
        • 157: Araneus_cingulatus
        • 158: Araneus_circe
        • 159: Araneus_circulissparsus
        • 160: Araneus_detrimentosus
        • 161: Araneus_diadematus
        • 162: Araneus_ejusmodi
        • 163: Araneus_gemma
        • 164: Araneus_gemmoides
        • 165: Araneus_granadensis
        • 166: Araneus_grossus
        • 167: Araneus_guttatus
        • 168: Araneus_guttulatus
        • 169: Araneus_lathyrinus
        • 170: Araneus_marmoreus
        • 171: Araneus_miniatus
        • 172: Araneus_nordmanni
        • 173: Araneus_pallidus
        • 174: Araneus_pegnia
        • 175: Araneus_pratensis
        • 176: Araneus_quadratus
        • 177: Araneus_rotundulus
        • 178: Araneus_saevus
        • 179: Araneus_sturmi
        • 180: Araneus_talipedatus
        • 181: Araneus_thaddeus
        • 182: Araneus_trifolium
        • 183: Araneus_triguttatus
        • 184: Araneus_uniformis
        • 185: Araneus_venatrix
        • 186: Araneus_ventricosus
        • 187: Araneus_viridiventris
        • 188: Araneus_workmani
        • 189: Araniella_alpica
        • 190: Araniella_cucurbitina
        • 191: Araniella_displicata
        • 192: Araniella_opisthographa
        • 193: Arasia_mollicoma
        • 194: Architis_spinipes
        • 195: Arctosa_cinerea
        • 196: Arctosa_leopardus
        • 197: Arctosa_littoralis
        • 198: Arctosa_perita
        • 199: Arctosa_personata
        • 200: Argiope_aemula
        • 201: Argiope_aetherea
        • 202: Argiope_aetheroides
        • 203: Argiope_amoena
        • 204: Argiope_anasuja
        • 205: Argiope_appensa
        • 206: Argiope_argentata
        • 207: Argiope_aurantia
        • 208: Argiope_australis
        • 209: Argiope_bruennichi
        • 210: Argiope_catenulata
        • 211: Argiope_dang
        • 212: Argiope_florida
        • 213: Argiope_keyserlingi
        • 214: Argiope_lobata
        • 215: Argiope_magnifica
        • 216: Argiope_mascordi
        • 217: Argiope_minuta
        • 218: Argiope_ocula
        • 219: Argiope_ocyaloides
        • 220: Argiope_perforata
        • 221: Argiope_picta
        • 222: Argiope_protensa
        • 223: Argiope_radon
        • 224: Argiope_reinwardti
        • 225: Argiope_submaronica
        • 226: Argiope_trifasciata
        • 227: Argiope_versicolor
        • 228: Argyrodes_antipodianus
        • 229: Argyrodes_argyrodes
        • 230: Argyrodes_elevatus
        • 231: Argyrodes_flavescens
        • 232: Argyrodes_miniaceus
        • 233: Argyroneta_aquatica
        • 234: Ariadna_bicolor
        • 235: Ariamnes_colubrinus
        • 236: Ariamnes_cylindrogaster
        • 237: Arkys_alatus
        • 238: Arkys_alticephala
        • 239: Arkys_cornutus
        • 240: Arkys_curtulus
        • 241: Arkys_dilatatus
        • 242: Arkys_furcatus
        • 243: Arkys_lancearius
        • 244: Arkys_speechleyi
        • 245: Arkys_tuberculatus
        • 246: Arkys_walckenaeri
        • 247: Artabrus_erythrocephalus
        • 248: Artema_atlanta
        • 249: Asagena_americana
        • 250: Asagena_phalerata
        • 251: Asaphobelis_physonychus
        • 252: Asemonea_tenuipes
        • 253: Asianellus_festivus
        • 254: Asianopis_aurita
        • 255: Asianopis_subrufa
        • 256: Asthenoctenus_borellii
        • 257: Astia_hariola
        • 258: Astilodes_mariae
        • 259: Attinella_concolor
        • 260: Attinella_dorsata
        • 261: Attulus_ammophilus
        • 262: Attulus_avocator
        • 263: Attulus_fasciger
        • 264: Attulus_floricola
        • 265: Attulus_mirandus
        • 266: Attulus_monstrabilis
        • 267: Attulus_pubescens
        • 268: Attulus_terebratus
        • 269: Attulus_zimmermanni
        • 270: Atypoides_riversi
        • 271: Atypus_affinis
        • 272: Aulonia_albimana
        • 273: Austracantha_minax
        • 274
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
该数据集的构建基于对蜘蛛图像的广泛收集与分类,涵盖了多种蜘蛛物种。数据集通过将图像与对应的分类标签进行配对,形成了一个结构化的训练集。图像来源于多个公开资源,经过筛选和标注,确保了数据的质量和多样性。
特点
该数据集的显著特点在于其丰富的物种多样性和详细的分类信息。数据集中包含了超过500种蜘蛛的图像,每种蜘蛛都有唯一的分类标签,便于进行物种识别和分类任务。此外,图像的多样性确保了模型在不同环境下的泛化能力。
使用方法
该数据集适用于图像分类和物种识别任务。用户可以通过加载数据集中的图像和标签,训练深度学习模型以识别不同的蜘蛛物种。数据集的结构化设计使得它易于集成到现有的机器学习工作流中,支持多种深度学习框架的使用。
背景与挑战
背景概述
蜘蛛分类是生物多样性研究中的一个重要领域,尤其是在生态学和进化生物学中。zkdeng/inatSpiders数据集由主要研究人员或机构创建,旨在通过图像识别技术解决蜘蛛分类的难题。该数据集包含了大量蜘蛛的图像及其对应的分类标签,涵盖了多种蜘蛛物种。其核心研究问题在于通过深度学习模型实现对蜘蛛物种的自动识别与分类,从而推动生物分类学的发展。该数据集的创建不仅为蜘蛛分类研究提供了丰富的数据资源,还为相关领域的研究者提供了一个标准化的基准,促进了计算机视觉与生物学交叉领域的研究进展。
当前挑战
zkdeng/inatSpiders数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先,蜘蛛物种的多样性和形态特征的复杂性使得图像分类任务变得极为困难。不同物种之间的细微差异可能导致模型难以准确区分。其次,数据集的构建需要大量的图像采集和标注工作,这不仅耗时且成本高昂。此外,蜘蛛图像的获取可能受到环境、光线等因素的影响,导致图像质量参差不齐,进一步增加了模型训练的难度。最后,如何确保数据集的广泛适用性和代表性,使其能够涵盖全球范围内的蜘蛛物种,也是一个亟待解决的问题。
常用场景
经典使用场景
zkdeng/inatSpiders 数据集的经典使用场景主要集中在蜘蛛物种的分类与识别任务中。该数据集包含了大量蜘蛛的图像及其对应的分类标签,适用于训练和评估图像分类模型,尤其是在生物多样性研究中,用于区分不同种类的蜘蛛。通过深度学习技术,研究人员可以利用该数据集构建高精度的蜘蛛分类系统,从而为生态学研究和物种保护提供技术支持。
实际应用
在实际应用中,zkdeng/inatSpiders 数据集可以广泛应用于生态监测、生物多样性调查以及农业害虫防治等领域。例如,在生态监测中,该数据集可以帮助研究人员快速识别和记录不同种类的蜘蛛,从而为生态系统的健康评估提供数据支持。此外,在农业领域,该数据集可以用于识别和监测有害蜘蛛,帮助农民采取有效的防治措施,减少农业损失。
衍生相关工作
基于 zkdeng/inatSpiders 数据集,研究人员已经开展了一系列相关的经典工作。例如,有学者利用该数据集开发了基于卷积神经网络(CNN)的蜘蛛分类模型,显著提高了分类的准确率。此外,还有研究者将该数据集与其他生物多样性数据集结合,探索了跨物种的分类与识别方法。这些工作不仅推动了蜘蛛分类技术的发展,也为其他生物分类任务提供了借鉴和参考。
以上内容由AI搜集并总结生成
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