ceyda/smithsonian_butterflies|昆虫学数据集|图像识别数据集

该数据集包含来自史密森尼学会的“教育与外展”和“NMNH - 昆虫学部门”收藏的高分辨率蝴蝶图像。数据集支持多标签图像分类任务，并包含有关蝴蝶科学名称的元数据，但可能存在缺失值。数据集的语言为英语，数据实例包括图像的URL、替代文本、ID、名称、科学名称、分类学信息等字段。数据集的创建过程和注释信息未详细说明。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Smithsonian Butterflies

数据集属性

• 语言: 英语
• 多语言性: 单语种
• 许可证: CC0-1.0
• 数据集大小: 小于1000条记录
• 数据源: 原始数据

任务类别

• 任务类别: 图像分类
• 任务ID: 多标签图像分类

数据集结构

数据实例

• 示例数据: 包含图像URL、图像描述、唯一ID、名称、科学名称、分类、来源等信息。

数据字段

• sim-score: 用于区分非蝴蝶图像的相似度分数。

数据分割

• 分割情况: 未明确分割。

数据集创建

源数据

• 数据收集: 从Smithsonian "Education and Outreach" & "NMNH - Entomology Dept." 在线收藏中爬取。

注释

• 注释创建者: 专家生成

使用数据集的考虑

已知限制

• 限制: 不包含所有蝴蝶物种。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Smithsonian Butterflies数据集的构建，始于对史密森尼教育推广与国家自然历史博物馆昆虫学部门的收藏进行的高分辨率图像抓取。这些图像经过专家筛选与标注，确保了数据的质量与科学性。构建过程中，对图像进行了标准化处理，并引入了sim-score机制以排除非蝴蝶图像，保障数据集的纯净度。

特点

该数据集以单语种英语呈现，包含丰富的蝴蝶种类图像，适用于多标签图像分类任务。其特色在于图像质量高，且均采用CC0协议授权，保证了数据的开放性与可访问性。尽管数据集规模不大，但涵盖了不同科目和地域的蝴蝶，具有一定的多样性。

使用方法

用户在使用该数据集时，可以直接访问其提供的图像URL，并利用其中的科学名称等元数据进行分类等任务。由于数据集未提供具体的数据划分，用户需自行根据需求进行训练集、验证集和测试集的划分。此外，用户在使用数据集时，应考虑其社会影响和可能存在的偏见，以确保研究成果的公正性和客观性。

背景与挑战

背景概述

Smithsonian Butterflies数据集，由Smithsonian 'Education and Outreach'及'NMNH - Entomology Dept.'部门提供，汇集了高分辨率的蝴蝶图像。该数据集的创建旨在促进对蝴蝶种类的科学研究与公众教育，提供了丰富的科学名称及分类信息。尽管详细信息尚显不足，但从其结构来看，对于推动昆虫学领域的图像分类任务具有重要意义。该数据集的构建，反映了科研机构在数字时代对知识共享的积极探索。

当前挑战

当前数据集面临的挑战主要包括：数据标注信息的缺失，如性别、地区、采集日期等关键信息的缺失，限制了其在精确分类任务中的应用；数据集规模相对较小，可能无法涵盖所有蝴蝶种类，这影响了其在生物多样性研究中的广泛性；此外，数据集中对于非蝴蝶图像的筛选标准不明确，可能会对模型训练造成干扰。构建过程中的挑战则体现在如何从原始图像中提取高质量的分类信息，以及如何在保持数据开放性的同时保护个人和敏感信息。

常用场景

经典使用场景

在昆虫分类学领域，Smithsonian Butterflies数据集以其高质量的蝴蝶图像和详尽的科学信息，成为多标签图像分类任务的经典用例。研究者可利用该数据集进行物种识别与分类，进而推进自动化昆虫识别技术的发展。

衍生相关工作

基于此数据集，学术界已衍生出众多相关工作，如深入分析蝴蝶种群的遗传多样性、探究气候变化对蝴蝶分布的影响等，这些研究不仅丰富了生物学的内涵，也为环境保护提供了科学依据。

数据集最近研究

最新研究方向

在昆虫分类学及生物多样性研究领域，Smithsonian Butterflies数据集以其高分辨率的蝴蝶图像和详尽的科学分类信息，成为学者们关注的焦点。该数据集支持多标签图像分类任务，近期研究多集中于利用深度学习技术进行物种识别与分类，以促进生物多样性保护工作的精准性与效率。通过该数据集，研究者能够探索蝴蝶种群的分布特征，分析生态系统的健康状况，进而对环境变化做出科学预警，对于昆虫学研究和生态系统保护具有重要的理论与实践意义。