mushroomobserver-dataset|蘑菇识别数据集|图像分类数据集

该数据集包含从mushroomobserver.org收集的数千种蘑菇图片，用于深度学习模型的图像分类。用户可以下载这些图片并创建自己的CNN模型。

原始信息汇总

mushroomobserver-dataset

主要描述

该数据集是从mushroomobserver.org收集的蘑菇图片，按类型分类。该网站在通过深度学习进行图像分类方面有很好的应用。用户可以使用这些代码轻松创建自己的CNN模型。

按物种搜索和收集图片

如果用户打算在深度学习模型中仅处理少数物种，可以在代码中输入特定的物种名称。例如：

python if name == "main": species_name = "Amanita muscaria" # ======> 请在运行代码前在此处输入您想要的蘑菇物种名称。 main(species_name)

用户可以在该网站上查看物种。

按物种收集所有图片

该代码文件会访问mushroomobserver.org，从第一张图片开始，创建该图片类型的文件夹并将图片下载到其中，直到下载完网站上的所有图片。用户可以随时停止代码。

数据集

数据集尚未完全下载，完成后将提供Dropbox链接。如有问题和建议，请在Issues部分详细说明。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

mushroomobserver-dataset数据集的构建基于从mushroomobserver.org网站上收集的蘑菇图片。该数据集通过自动化脚本从网站上抓取图片，并根据蘑菇的种类进行分类。具体构建过程包括使用'search_and_collect_pictures_by_specie.py'脚本针对特定种类进行图片搜索和收集，以及通过'batch-640.py'脚本进行批量下载。此外，数据集还提供了.tsv文件列表，用于机器学习模型的训练数据下载。

特点

mushroomobserver-dataset数据集的主要特点在于其多样性和分类精细。数据集包含了数千种蘑菇的图片，每种蘑菇都被单独分类，便于深度学习模型的训练。此外，数据集提供了两种分辨率的图片下载选项，包括640p的图片，适合大规模下载和机器学习训练，以及原始分辨率的图片，适用于需要高分辨率的应用。

使用方法

使用mushroomobserver-dataset数据集时，用户可以通过'search_and_collect_pictures_by_specie.py'脚本指定特定的蘑菇种类进行图片下载，或者使用'batch-640.py'脚本进行批量下载。对于需要特定地区蘑菇分布信息的模型训练，用户可以下载.tsv文件并筛选出感兴趣的种类，然后使用相关脚本进行图片下载和分类。数据集的灵活使用方式使其适用于各种蘑菇分类和识别的深度学习模型训练。

背景与挑战

背景概述

蘑菇观察者数据集（mushroomobserver-dataset）是一个专注于蘑菇图像分类的数据集，由蘑菇观察者组织（Mushroom Observer）提供。该数据集的创建旨在支持深度学习模型在蘑菇分类领域的应用，特别是通过卷积神经网络（CNN）进行图像识别。蘑菇观察者组织自成立以来，已成为蘑菇分类领域的权威机构，其数据集的构建和维护为相关研究提供了宝贵的资源。该数据集的构建始于对蘑菇观察者网站上数千种蘑菇图像的收集，这些图像被细分为不同的种类，为研究人员提供了丰富的训练数据。

当前挑战

尽管蘑菇观察者数据集在蘑菇分类领域具有重要价值，但其构建和使用过程中仍面临若干挑战。首先，数据集的构建依赖于从蘑菇观察者网站的批量下载，而该网站自2024年10月起限制了原始分辨率图像的批量下载，这增加了数据获取的复杂性。其次，数据集的更新和维护需要持续的技术支持，以确保图像路径的有效性和数据的一致性。此外，数据集的使用需考虑图像分辨率的限制，特别是640p图像的优先使用，这可能影响模型的训练效果。最后，数据集的广泛应用还需解决数据偏差问题，确保模型训练的公正性和准确性。

常用场景

经典使用场景

在真菌学领域，mushroomobserver-dataset数据集的经典使用场景主要集中在深度学习模型的训练与验证。该数据集通过从mushroomobserver.org网站收集的数千张蘑菇图片，为研究人员提供了一个丰富的图像资源库。这些图片按照蘑菇种类进行分类，使得研究人员能够针对特定物种进行深度学习模型的训练，从而提高模型在蘑菇分类任务中的准确性和可靠性。

解决学术问题

mushroomobserver-dataset数据集在学术研究中解决了蘑菇分类的难题。传统的蘑菇分类依赖于专家知识和经验，而该数据集通过提供大规模的图像数据，使得机器学习算法能够自动识别和分类不同种类的蘑菇。这不仅提高了分类的效率，还为真菌学的研究提供了新的工具和方法，推动了该领域的技术进步。

衍生相关工作

基于mushroomobserver-dataset数据集，研究人员开发了多种深度学习模型和算法，用于蘑菇图像的分类和识别。例如，一些研究团队利用该数据集训练卷积神经网络（CNN），并在蘑菇分类任务中取得了显著的成果。此外，该数据集还激发了关于图像数据预处理、特征提取和模型优化等方面的研究，推动了计算机视觉和机器学习在生物学领域的应用和发展。