典型文献
2020–2021年宁夏野生鸟类细粒度分类研究图像数据集
文献摘要：
我国是世界上物种多样性最为丰富的国家之一.随着城市不断扩张,人们对生态环境保护愈发重视.鸟类在生态系统中地位极其重要,对维持物种多样性有着关键作用.传统的人工分类识别仅能针对不同大类间的物体,无法对同一类物体进行更加精细的划分,例如区分同一鸟纲下的不同科、属.随着人工智能和计算机视觉技术不断发展,构建鸟类细粒度图像分类数据集,对于高效识别同一鸟纲下的不同子类至关重要.为此我们构建了宁夏野生鸟类细粒度分类研究图像数据集,包含宁夏境内不同野生鸟类图像的采集、分类、标记、存储等方面的内容,数据大小约为1.26 GB.本数据集记录了宁夏野生鸟类206种,每个类别的鸟类图像有40–70幅(含身体各个部分图像),可作为鸟类分类识别和细粒度图像分类识别建模的训练样本使用,对宁夏物种多样性和生态环境保护研究有较为重要的作用.
文献关键词：
物种多样性;野生鸟类;计算机视觉;细粒度图像分类识别
中图分类号：
作者姓名：
魏铭辰;刘立波;王晓丽
作者机构：
宁夏大学信息工程学院,银川 750021;中国农业科学院农业信息研究所,北京 100081;中国农业科学院国家南繁研究院,海南三亚 572024;国家农业科学数据中心,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]魏铭辰;刘立波;王晓丽-.2020–2021年宁夏野生鸟类细粒度分类研究图像数据集)[J].中国科学数据（中英文网络版）,2022(03):137-143
A类：
细粒度图像分类识别
B类：
野生鸟类,细粒度分类,分类研究,图像数据集,物种多样性,工分,同大,鸟纲,同科,计算机视觉技术,分类数据,子类,鸟类图像,鸟类分类,训练样本,保护研究
AB值：
0.180365
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