鸟类图像分类数据集

鸟类图像分类数据集

数据说明：

这个版本的数据集在上一个版本的基础上增加了10个新物种。另外使用一个数据集分析工具我能够清理数据集，使数据集中没有重复或接近重复的图像。这确保了训练、测试和验证数据集之间没有泄漏。也因此，有缺陷的低信息图像也被删除。因此，现在您使用的是一个干净的数据集。

525种鸟类的数据集。84635幅训练图像、2625幅测试图像(每个物种5幅图像)和2625幅验证图像(每个物种5幅图象)。这是一个非常高质量的数据集，其中每张图像中只有一只鸟，鸟通常占据图像中至少50%的像素。因此，即使是中等复杂的模型，也能达到90%的训练和测试精度。注意:所有图片都是原创的，不是通过增强创建的

所有的图像是224X224X3彩色图像在jpg格式。数据集包括训练集、测试集和验证集。每套包含525个子目录，每种鸟类各有一个。如果您使用KeraslmageDataGenerator.flow from_directory来创建训练、测试和有效的数据生成器，那么数据结构将非常方便数据集还包括一个文件birds.csv。这个cvs文件包含5列。filepaths列包含相对于图像文件的文件路径。标签列包含与图像文件关联的鸟类类别名称。scientific标签列包含图像的拉丁学名。数据集列表示哪个数据集(训练、测试或有效)中驻留的文件路径。classid列包含与图像文件的类相关联的类索引值。