bird species classification

从生态和环境的角度来看，监测鸟类多样性是一项重要的任务。尽管鸟类监测是一个公认的过程，但是观察工作主要是手动进行，这很耗时，因此可伸缩性很低。这激发了使用机器学习方法，使用相机陷阱数据，记录的数据或众包来分析鸟类图像和声音的动机。在这一挑战中，鸟类图像分类任务（特别是对于喜马拉雅鸟类）基于有限但多样的人群来源数据集。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于喜马拉雅鸟类的图像分类任务，基于有限但多样化的众包数据构建，数据量较小，可能需要迁移学习方法。数据集包含约1.37GB的压缩文件，采用CC BY-NC-SA 4.0许可，但目前平台维护导致下载服务暂时不可用。