动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合，这些数据集通常包含多种动物的图像或视频，以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展，动物识别数据集的处理方式、算法逻辑和模型搭建与训练流程也在不断进步，以提高识别的准确性和效率。

一、背景意义

动物识别技术的发展对于生物多样性保护、生态学研究、农业和野生动物保护等多个领域具有重要意义。它可以帮助高效地收集和分析动物种群数据，监测特定区域的动物多样性、追踪濒危物种的动态、评估人类活动对野生动物的影响等。此外，动物识别技术的进步也推动了相关科学研究的发展，提高了研究的效率和准确性。

二. 技术原理

动物识别技术主要基于计算机视觉和深度学习技术。

核心算法如YOLO系列（You Only Look Once），通过一次性的前向传播完成图像中目标的检测与分类。

YOLO算法分为三个部分：Backbone（主干网络）负责提取特征，Neck（连接网络）增强不同尺度特征的学习能力，Head（头网络）负责目标分类与位置回归。YOLOv8作为最新的版本，在这些部分进行了创新，提高了模型的性能和训练效率。

三、 应用和挑战

动物识别技术在实际应用中面临多种挑战，包括提高识别的准确性和速度、环境适应性、用户交互界面设计、数据处理能力以及系统的可扩展性和维护性。例如，需要处理和存储大量的图像和视频数据，设计高效的数据处理流程和存储方案，以及优化算法以适应复杂环境下的动物识别。

未来发展：

未来的动物识别技术发展将集中在模型优化、多模态融合、跨域适应性、用户交互体验和实际应用拓展等方面。例如，研究更深层次的网络结构和优化策略，结合图像之外的其他模态信息进行多模态学习，提高模型在多样化环境中的泛化能力，优化用户界面和交互设计，以及探索动物识别技术在更多实际应用场景中的应用。

数据集：SPOTS-10|机器学习数据集|动物识别数据集

  • 创建时间：2024-10-28

    • 数据集介绍：SPOTS-10是由林肯大学工程与物理科学学院创建的一个用于机器学习算法评估的动物图案基准数据集。该数据集包含50,000张32×32的灰度图像，涵盖了十种动物物种的多样图案，如斑点、条纹等。数据集的创建过程包括从网络收集图像、去除非自然图像和重复图像、提取90×90的图像块并转换为32×32的灰度图像。SPOTS-10主要用于夜间图像中动物物种的图案识别，旨在解决现有方法在夜间图像中依赖颜色信息不足的问题，适用于野生动物研究、生物多样性和保护应用。
    • 链接地址：SPOTS-10|机器学习数据集|动物识别数据集

    2024最新 动物识别数据集（不定期更新)_数据

    豹子和鬣狗的样本图像部分被植物遮挡。这是动物物种数据集中的常见情况，因为这些动物经常躲起来伏击猎物。因此，唯一可见的识别特征是可以通过灌木丛发现的部分不同标记。



    数据集：Dogs vs. Cats|图像识别数据集|动物分类数据集




    数据集：Lindenthal Camera Traps Dataset

    • 创建时间：2024-08-13
    • 数据集介绍：Lindenthal Camera Traps Dataset包含775个在德国科隆Lindenthal野生动物公园使用Intel RealSense D435立体相机捕捉的视频记录。该数据集提供了实例分割标注，包括实例掩码、边界框和类别标签，用于动物的精确形状定义和物种识别。
    • 链接地址：Lindenthal Camera Traps Dataset|野生动物监测数据集|图像识别数据集



    数据集：PetFace|动物面部识别数据集

    • 创建时间：2024-07-18
    • 数据集介绍：PetFace数据集由京都大学和日本东京大学联合创建，是一个大规模的动物面部识别数据集，包含257,484个独特的个体，跨越13个动物家族和319个品种类别。数据集包含1,012,934张图像，通过互联网自动和手动过滤过程收集，确保数据集不仅规模大，而且细节丰富且清洁。数据集提供了包括性别、品种、颜色和图案在内的细粒度注释，支持对已知和未知个体的识别。PetFace数据集的应用领域包括动物行为监测、栖息地调查和失踪动物寻找，旨在推动非侵入性动物自动识别方法的发展。
    • 数据集地址：PetFace|动物面部识别数据集|动物监测与识别数据集



    数据集：imagenet-1k-vl-enriched|图像分类数据集

    • 创建时间：2024-07-09
    • 数据集介绍：该数据集是一个用于图像分类和目标检测的集合，包含了399种不同动物的图像。每个图像都关联一个详细的标签，标签中不仅包括动物的常见名称，还提供了其学名。数据集的特征包括图像路径、图像数据和分类标签，标签编号从0到399，每个编号对应一个特定的动物种类。
    • 数据集地址：imagenet-1k-vl-enriched|图像分类数据集|动物识别数据集



    数据集：nedith22/cats_and_dogs|图像分类数据集|

    • 更新时间：2024-07-19
    • 数据集介绍：该数据集包含图像和对应的分类标签，标签分为cat和dog两类。数据集分为训练集和测试集，训练集有500个样本，测试集有100个样本。数据集的下载大小为14270457字节，实际大小为13671294.4字节。
    • 数据集地址：nedith22/cats_and_dogs|图像分类数据集|动物识别数据集


    数据集：鹅分类数据集|动物分类数据集|图像识别数据集


    数据集：MammalNet|动物识别数据集|行为分析数据集

    • 创建时间:2024-06-13
    • 数据集介绍：MammalNet视频数据集围绕涵盖 17 个目、69 个科和 173 个哺乳动物类别的生物哺乳动物分类学构建，并包括 12 种常见的高级哺乳动物行为（例如狩猎、梳理行为）。 MammalNet 能够单独或联合研究动物和行为识别。它还有助于研究具有挑战性的构图场景，测试模型的零样本和低样本迁移能力
    • 链接地址：MammalNet|动物识别数据集|行为分析数据集


    数据集：WildlifeReID-10k|野生动物识别数据集|

    • 创建时间:2024-06-13
    • 数据集介绍：WildlifeReID-10k是由西波希米亚大学等机构创建的一个大型野生动物再识别数据集，包含超过214,000张图片，涵盖10,344个不同个体的野生动物。数据集内容丰富，包括海洋龟、灵长类、鸟类、非洲食草动物、海洋哺乳动物和家畜等多种动物。创建过程中，研究者们对30个现有数据集进行了整合和处理，确保数据集的质量和可用性。该数据集主要用于野生动物的个体识别，有助于疾病监测、生态系统研究、入侵物种监控及人类对动物栖息地的影响评估等领域。
    • 链接地址：WildlifeReID-10k|野生动物识别数据集|生态研究数据集


    数据集：CattleFace-RGBT|动物识别数据集|健康监测数据集

    • 创建时间：2024-06-06
    • 数据集介绍：CattleFace-RGBT是首个包含RGB和热图像的牛面部地标数据集，由阿肯色大学的AICV Lab和动物科学系创建。该数据集包含2,300对RGB和热图像，总计4,600张图像，每张图像标注了13个关键点，如眼睛、耳朵、鼻孔和嘴巴等。数据集通过AI辅助的半自动标注方法创建，旨在通过面部关键点准确评估牛的生理状态，如体温和呼吸迹象，以优化农场管理中的动物福利。此数据集的应用领域主要集中在智能农业和动物健康监测，特别是用于检测牛的发热情况。
    • 链接地址：CattleFace-RGBT|动物识别数据集|健康监测数据集



    数据集：imageomics/KABR|动物行为识别数据集|

    • 更新时间：2024-05-31
    • 数据集介绍：KABR数据集是一个专为肯尼亚野生动物行为识别设计的高质量数据集，主要通过无人机视频进行数据收集。该数据集包含超过10小时的注释视频，涵盖了长颈鹿、平原斑马和格雷维斑马的行为。数据集由10人团队进行注释，由一位动物学专家监督，确保了注释的一致性和准确性。视频分辨率为5472 x 3078像素，帧率为29.97帧/秒，由无人机在肯尼亚的Mpala研究中心上空拍摄。数据集包含八种不同的行为类别，旨在支持动物行为识别的研究，并有助于野生动物保护和管理的策略制定。
    • 数据集地址：imageomics/KABR|动物行为识别数据集|无人机视频分析数据集


    数据集：80,000张猫脸狗脸骨骼关键点标注数据【数据堂】

    数据集：Penguin HS Image Dataset|高光谱图像数据集|

    • 创建时间：2024-05-23
    • 数据集介绍：Penguin HS Image Dataset是由东京电机大学和东京工业大学合作创建的，专门用于个体企鹅识别的遥感数据集。该数据集包含990张高光谱图像，涉及27只非洲企鹅，每张图像的大小为2048×1080像素，通过高光谱相机在350至1100纳米波长范围内拍摄。数据集的创建过程包括在Ueno动物园户外拍摄，确保每张图像中包含1至6只企鹅，并通过像素级和边界框标注进行个体识别。该数据集主要应用于非侵入式动物个体识别，旨在通过高光谱图像分析解决个体企鹅识别的问题，为动物行为研究和保护提供支持。
    • 数据 地址：Penguin HS Image Dataset|高光谱图像数据集|动物个体识别数据集


    数据集：TrainingDataPro/cows-detection-dataset|

    • 更新时间：2024-04-25
    • 数据集介绍：数据集是一个专门为图像中牛的检测设计的集合，包含图像及其对应的边界框标注。数据集涵盖了不同品种、大小和方向的牛，提供了牛的外观和位置的全面表示。每个图像都伴随着一个XML格式的标注文件，其中包含边界框的坐标和标签，以及牛的可见性信息。数据集适用于图像到图像转换、图像分类和目标检测等任务，特别适用于生物学和代码相关的应用。
    • 数据集地址：TrainingDataPro/cows-detection-dataset|动物识别数据集|目标检测数据集



    数据集：Giraffe keypoint detection|动物识别数据集|


    数据集：Chicken and duck images|图像识别数据集|


    数据集：QTL|动物科学数据集|命名实体识别数据集

    • 创建时间：2024-02-23
    • 数据集介绍：QTL数据集是由爱荷华州立大学创建的一个实际应用数据集，专注于动物科学领域的命名实体识别（NER）任务。该数据集包含18706条从PubMed精心挑选的与六种物种相关的定量性状位点（QTL）研究摘要，总计有18706个句子，514176个Tokens。数据集的创建过程中，收集了来自四个领域本体专业的3884个性状名称字典，用于远距离标注过程。QTL数据集主要用于解决动物基因组学研究和育种方法中的重要任务，即识别描述性表达的性状实体。
    • 数据集地址：QTL|动物科学数据集|命名实体识别数据集


    数据集：猫咪分类|图像分类数据集|动物识别数据集

    • 更新时间：2024-01-11
    • 数据集介绍：数据集包含12种猫的图片，并划分为训练集与测试集。 训练集：提供图片以及图片所属的分类，共有2160张猫的图片，含标注文件。 测试集：仅提供彩色图片，共有240张猫的图片，不含标注文件。
    • 数据集地址：猫咪分类|图像分类数据集|动物识别数据集