Animals-10

Hello everyone!

This is the dataset I have used for my matriculation thesis.

It contains about 28K medium quality animal images belonging to 10 categories: dog, cat, horse, spyder, butterfly, chicken, sheep, cow, squirrel, elephant.

I have used it to test different image recognition networks: from homemade CNNs (~80% accuracy) to Google Inception (98%). It could simulate a smart gallery for a researcher (like a biologist).

All the images have been collected from "google images" and have been checked by human. There is some erroneous data to simulate real conditions (eg. images taken by users of your app).

The main directory is divided into folders, one for each category. Image count for each category varies from 2K to 5 K units.

各位朋友！

这是我所使用的毕业论文数据集。

该数据集包含大约28,000张中等质量的动物图像，分为10个类别：犬、猫、马、蜘蛛、蝴蝶、鸡、羊、牛、松鼠、大象。

我使用它来测试不同的图像识别网络：从自制的卷积神经网络（CNN）（约80%的准确率）到Google Inception（98%）。它可以模拟一个为研究者（如生物学家）设计的智能画廊。

所有图像均来自“谷歌图片”，并经人工审核。其中包含一些错误数据以模拟真实环境（例如，由应用用户拍摄的照片）。

主目录按类别划分成文件夹，每个类别一个文件夹。每个类别的图像数量从2,000到5,000不等。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Animals-10数据集包含约2.8万张中等质量的动物图片，涵盖狗、猫、马等10个类别，适用于图像识别模型测试。图片来源于谷歌图片并经人工检查，包含模拟真实条件的错误数据，按类别文件夹组织，每个类别有2000至5000张图片。