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手动搜集的鸟类数据集

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简介：
本数据集是由研究者们通过实地考察和手工记录方式汇集而成，涵盖了各类珍稀及常见鸟类的信息。它为生物多样性保护与生态学研究提供了宝贵的资料来源。 手动收集的鸟类数据集包含了多种类别的鸟类，具有广泛的适用性。

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  • 手动搜集的鸟类数据集
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    本数据集是由研究者们通过实地考察和手工记录方式汇集而成，涵盖了各类珍稀及常见鸟类的信息。它为生物多样性保护与生态学研究提供了宝贵的资料来源。 手动收集的鸟类数据集包含了多种类别的鸟类，具有广泛的适用性。
     
  • 手动搜集的小型鱼类数据集
    优质
    这是一个由个人手工收集整理而成的小型鱼类图像数据库，旨在为研究、教育及爱好提供支持，包含多种不同种类的鱼类样本。 手动收集的鱼类小型数据集包含了许多种鱼的普适类别，并且图片质量有保障。
     
  • 手动搜集的小型飞机分类的数据集
    优质
    本数据集为手动收集的小型飞机分类资料，包含各类别小型飞机详细信息，旨在支持图像识别与机器学习研究。 我手动收集了一个包含约1500张图片的小型飞机数据集，其中包括客机、战斗机和直升机等多种常见的飞机类别。
     
  • 英国鸟类鸣叫声数据集 - 数据集
    优质
    英国鸟类鸣叫声数据集收录了丰富多样的英国本土鸟类声音样本，为研究和识别提供宝贵的资源。 鸟类通过不同长度和复杂程度的叫声来吸引配偶、警告附近的危险，并标记自己的领地。这个数据集包含了在英国可以找到的各种鸟类的不同鸣叫录音（尽管这些录音本身来自许多不同的地方）。数据文件包括British Birdsong Dataset_datasets.txt 和 birdsong_metadata.csv。
     
  • 鸟类分类数据集 - 种类识别
    优质
    《鸟类分类数据集 - 种类识别》汇集了多种鸟类的数据与图像，旨在促进机器学习算法对不同种类鸟儿进行准确识别的研究与发展。 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的，这很耗时且可伸缩性低。因此，使用机器学习方法来分析相机陷阱数据、记录的数据或众包提供的鸟类图像和声音成为了一种动机。在这一挑战中，基于有限但多样的人群来源数据集来进行喜马拉雅鸟类的图像分类任务尤为重要。 这段文字探讨了利用机器学习技术提高鸟类多样性监测效率的需求，并特别提到了针对喜马拉雅地区鸟类进行图像分类的研究进展。
     
  • 鸟类训练数据集资源
    优质
    本数据集提供丰富多样的鸟类图像及音频资料，旨在支持机器学习与人工智能研究中鸟类识别、分类等任务。 提供了一个鸟类数据集资源用于训练模型。该数据集中图片的标签即为图片名称。希望与大家分享这个数据集，并观察其效果。
     
  • YOLO鸟类识别数据集 bird_VOCtrainval2012.zip
    优质
    bird_VOCtrainval2012.zip 是一个包含YOLO算法训练和验证所需的鸟类图像的数据集，适用于物体检测模型的开发与测试。 1. YOLO鸟类检测数据集 2. 类别名：鸟（bird） 3. 来源：从VOCtrainva2012数据集中单类别提取得到 4. 标签格式：txt和xml两种 5. 图片数量：811张
     
  • 鸟的数据集合
    优质
    鸟的数据集合是一个包含了多种鸟类的相关信息和数据的综合资源库，旨在为科学研究、教育及生态保护提供支持。 鸟类的数据集birds dataset birds datasetbirds dataset
     
  • Faster-RCNN鸟类检测及bird_dataset飞鸟数据集.rar
    优质
    本资源包含基于Faster-RCNN模型的鸟类检测代码以及专为该模型训练定制的bird_dataset飞鸟数据集。适用于深度学习研究和应用开发。 VOC鸟类检测数据集包含1万多张图片，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。该数据集可以直接用于SSD、YOLOv3、Faster-RCNN等目标检测模型的训练与测试。