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包含猫、狗、鸟、鸭等15种动物的常见动物识别数据集。

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简介：
一份广泛使用的常见动物识别数据集，涵盖了15种常见的动物种类，包括猫、狗、鸟类以及鸭子等。

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  • 常用动物识别数据集（涵盖猫、狗、鸟、鸭等15种动物）
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    这是一个包含十五类常见动物如猫、狗、鸟和鸭等的图像数据库，旨在用于训练机器学习模型以实现高效的动物分类。 常见动物识别数据集包含猫、狗、鸟、鸭等15种动物。
     
  • 常用动物识别数据集（涵盖猫、狗、鸟、鸭等15种动物）
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    本数据集包含超过2万张图片，涵盖了包括猫、狗在内的15种常见动物，广泛应用于图像分类模型训练和测试。 常见动物识别数据集包含猫、狗、鸟、鸭等15种动物。
     
  • 包含139种小动物声音的数据集（小猪、小狗、小鸟、老虎、小猫）
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    这是一个独特且全面的声音数据集，收录了包括小猪、小狗、小鸟、老虎和小猫在内的共139种可爱与威猛并存的小动物的真实叫声。非常适合用于教育、娱乐及声音识别技术开发等多领域应用。 包含139个小动物声音的数据集，其中包括小猪、小狗、小鸟、老虎和小猫的声音。
     
  • 猫狗数据集识别（含标签）
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    本数据集包含了多种猫和狗的照片，并附有详细分类标签，适用于图像识别与机器学习训练。 猫狗数据集（包含标签）是一个用于图像分类任务的典型数据集，在深度学习模型训练与验证方面具有广泛应用价值。该数据集中包括“猫”和“狗”两个类别，每个类都有大量样本图。 以下是关于这个数据集的一些详细信息： 1. **train.txt 和 val.txt**：这两个文件通常定义了用于机器学习中的训练集和验证集。其中，“train.txt”列出的是训练模型所需的图像文件名；而“val.txt”则包含用来评估在不同阶段中模型表现的图像列表，帮助避免过拟合现象。 2. **labels.txt**：此文本段落件记录着每个图像对应的类别标签。“猫狗数据集”的情况里，标签就是指示图片是属于“猫”还是“狗”。每一行通常对应一个具体的图，并且指明其所属类别的编号或名称。 3. 两个主要的子目录：“dog”和“cat”，分别存放了与这两个分类相关的所有图像文件。每个类别下的图片数量庞大，都遵循一定的命名规则来存储JPEG或者PNG格式的图像。
     
  • 10种常见物品的数据集合
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    本数据集汇集了10种日常生活中常见的物品信息，旨在提供全面的基础数据支持，适用于各类数据分析与研究项目。 CIFAR-10是一个包含10类常见物体的数据集，所有图片的尺寸为32×32像素。训练集中有50,000个样本，测试集中则有10,000个样本。其中对象x_train代表的是训练集中各图像的像素值（即自变量），而y_train表示这些图像的实际分类标签（即因变量）。同样地，x_test包含了测试集中的所有物体图片像素信息作为输入数据（也就是自变量），y_test则对应了这些测试样例的真实类别标签。（即因变量）
     
  • 野生猫科动物图像数据集（含10种）.rar
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    本资源为野生猫科动物图像数据集（含10种）.rar，内含超过千张图片，涵盖豹、虎等十种珍稀猫科物种，适合用于野生动物研究及AI识别训练。 10种野生猫科动物图像数据集.rar
     
  • 宠物猫狗识别数据集3947张-含XML与YOLO标签格式
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    本数据集包含超过3900张图片，涵盖各类常见的宠物猫和狗，每张图片均配有XML及YOLO格式标注文件，适用于物体检测模型训练与评估。 【数据集说明】 该数据集适用于常见的深度学习目标检测算法，包含3947张图片以及VOC和YOLO格式的标签文件。猫狗图像种类丰富、标注准确，可以用于训练高质量的目标识别模型。 资源质量上乘，适合科研、教学及实际项目应用，请放心下载使用！ 【重要提醒】 1. 数据集会不定期更新优化； 2. 通过第三方平台代为下载时请注意风险，博主不对非官方渠道下载的资源提供任何形式的技术支持或答疑。
     
  • 野生动物识别的数据集
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    本数据集包含了大量野外拍摄的动物照片和视频，旨在帮助开发用于自动识别和分类野生动物的机器学习模型。 这篇文章包含了十多种动物的描述，包括猩猩、大象、老虎、狮子、水牛、狒狒以及狐狸等等。
     
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    本数据集包含多种日常物品的高质量点云数据，适用于3D目标检测、识别和重建等研究。 为了便于对点云的研究，提供日常生活中物体的点云数据，包括桌子、凳子、杯子、书架等多种共几十种物体的三维点云数据。
     
  • 11种常见动物的图像分类数据集【已标注，包含约7000张图片】
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    这是一个包含了大约7000张图片的数据集，涵盖了11种常见的动物种类，并且每一张图片都已经进行了详细的标注。非常适合用于图像分类的研究和学习。 11种常见动物图像分类数据集【已标注，约7000张数据】 该数据经过预处理，可以直接作为分类网络的输入使用。 包含的类别有【11】：狗、牛、羊、老虎、猪等（具体查看json文件）。 划分了训练集和测试集，并分别存放各自同一类别的图片。如果想可视化数据集，可以运行资源中的show脚本。 有关图像分类与分割网络改进的内容可以在相关博客中查阅；计算机视觉的完整项目也可以在其他文章中找到。