Dewa/Dog_Emotion_Dataset_v2|狗情感识别数据集|图像分类数据集

数据集名为Dog_Emotion_Dataset_v2，基于Kaggle数据集，包含训练集和测试集，分别有3200和800个样本。数据集的特征包括标签（int64类型）、情感（string类型）和图像（image类型）。标签的含义分别为0: sad, 1: angry, 2: relaxed, 3: happy。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Dog_Emotion_Dataset_v2

数据集配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • 训练集: data/train-*
  • 测试集: data/test-*

数据集特征

• label: 整数类型 (int64)
• emotion: 字符串类型 (string)
• image: 图像类型 (image)

数据集分割

• 训练集:
  • 示例数量: 3200
  • 存储大小: 128018890.4 字节
• 测试集:
  • 示例数量: 800
  • 存储大小: 31722930.4 字节

数据集大小

• 下载大小: 162369679 字节
• 数据集大小: 159741820.8 字节

许可

• creativeml-openrail-m

任务类别

• 图像分类

大小类别

• 1K<n<10K

标签及其含义

• 0 : sad
• 1 : angry
• 2 : relaxed
• 3 : happy

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Dewa/Dog_Emotion_Dataset_v2数据集的构建基于图像分类任务的需求，精心挑选并划分了训练集和测试集。数据集包括3200张训练图像和800张测试图像，每张图像均标记有对应的情感标签，如快乐、愤怒、放松和悲伤。构建过程中，数据被分为不同的split，以便于模型训练和评估。

使用方法

使用Dewa/Dog_Emotion_Dataset_v2数据集时，用户需先下载并解压数据集，随后根据数据集提供的split，分别加载训练集和测试集。数据集通过配置文件定义了数据路径和格式，用户可以根据自身的模型训练需求，利用这些配置文件进行数据加载和预处理。在模型训练过程中，可以利用label字段作为监督信号，emotion字段则提供了人类可读的情感标签描述。

背景与挑战

背景概述

Dewa/Dog_Emotion_Dataset_v2数据集，创建于近年来，由数据科学家和研究人员共同开发，旨在探索并解决动物情感识别领域的关键问题。该数据集汇聚了3200张训练图像和800张测试图像，每张图像均带有情感标签，包括悲伤、愤怒、放松和快乐四种情感状态。此数据集不仅为相关领域的研究提供了宝贵的资源，而且对促进人工智能技术在动物行为学中的应用产生了深远影响。

当前挑战

该数据集在构建过程中，研究人员面临了多项挑战。首先，动物情感表达的多样性和复杂性使得标注工作极具挑战性，需要精确界定每种情感状态的特征。其次，数据集的构建过程中需克服图像质量和数量的平衡问题，以保证模型训练的有效性和泛化能力。此外，在图像分类任务中，如何提高分类准确率，减少误判，以及如何处理数据不平衡的问题，均为当前研究的主要挑战。

常用场景

经典使用场景

在犬类情感识别研究领域，Dewa/Dog_Emotion_Dataset_v2数据集以其精细的情感分类成为研究者的首选。该数据集包含犬类图像及其对应情感标签，为图像分类任务提供了丰富的训练与测试资源，使研究者能够训练模型以识别犬类不同的情感状态，如快乐、愤怒、放松和悲伤。

解决学术问题

该数据集解决了传统动物情感研究方法的主观性及不可量化问题。通过提供标准化的情感标签和大量图像数据，它促进了动物情感识别算法的开发与验证，为动物行为学研究提供了新的量化途径，增强了研究结果的客观性和可靠性。

实际应用

在宠物护理、动物行为监测等领域，Dewa/Dog_Emotion_Dataset_v2的实际应用价值显著。兽医和宠物护理人员可以利用基于该数据集开发的情感识别系统来更好地理解宠物的情绪需求，从而提供更精准的护理和治疗方案。

数据集最近研究

最新研究方向

在动物行为学及计算机视觉领域，Dewa/Dog_Emotion_Dataset_v2数据集正推动着犬类情绪识别技术的发展。该数据集通过图像分类任务，旨在训练模型以识别犬类的四种情绪状态：悲伤、愤怒、放松和快乐。近期研究聚焦于深度学习模型的优化，以提高情绪识别的准确度和可靠性。犬类情绪识别不仅在宠物护理领域具有显著影响，对于提升人宠交互体验、动物福利评估等方面也具有深远意义。此数据集的应用，不仅关联到宠物行业的热点发展，也是人工智能技术在情感计算领域的一个重要突破。