动物图像分类数据集

数据集下载链接：http://i71i.com/eguv

简介

该动物图像分类数据集是专为计算机视觉领域机器学习模型开发与评估设计的全面图像集合，包含 3000 张统一分辨率（256x256 像素）的 RGB 格式 JPG 图像，按类别分为猫、狗、蛇三类，每类各 1000 张；图像涵盖不同品种、活动状态、栖息地及环境场景，数据一致性强，适配模型训练需求；数据集经授权分发，仅可用于学术和非商业用途，使用时需对原始来源正确署名。

文件类型

图像文件：3000 张 JPG 格式的动物图像，按 “猫 /”“狗 /”“蛇类 /” 三个类别文件夹分类存储，均为 RGB 色彩空间、256x256 像素分辨率。 辅助文件：可能包含数据集说明文档（如来源致谢、使用规范等），明确授权范围及署名要求。

适用方向

适用于多类动物识别 AI 模型的开发、训练与测试；为动物学研究、宠物技术研发、生物多样性保护等领域提供数据支持，也可作为计算机视觉入门者学习图像分类任务的基础数据集，助力分类算法的性能优化与应用落地。

食品图像分类数据集

数据集下载链接：http://i71i.com/egu6

简介

该食品图像分类数据集聚焦 35 种印度和西式开胃菜，包含 2.4 万张来自多个谷歌资源的独特图片；图像经精心策划，确保类别多样性与代表性，为开发稳健且精确的食品图像分类算法提供坚实数据基础，适用于相关领域的探索与研究。

文件类型

主要为 2.4 万张食品图像文件，按 35 种印度和西式开胃菜的类别分类组织，无明确提及额外标注文件，核心用于图像分类任务的类别区分。

适用方向

适用于食品图像分类算法的开发、训练与评估；可支持餐饮行业智能识别（如菜单自动识别、食材分类）、食品推荐系统研发等场景，也为计算机视觉领域中细分类别图像分类任务的研究提供数据支持，助力算法泛化能力与精确性优化。

包装水果和蔬菜识别基准

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简介

该数据集是专注于水果和蔬菜的零售自动化视觉识别数据集，旨在克服现有开放数据集局限，支持线下零售环境多任务模型开发；包含 34 个物种、65 个品种（类别分布相对均衡），涵盖塑料袋包装商品，共 10 万 + 张图像（由 72 名标注者收集）、37 万个物体，覆盖多个商店和城市；每个样本从多视角捕捉，额外标注物体数量、总重量等信息，约 9000 张图像含手动分割遮罩；提供零样本分类、监督分类、实例分割、物体计数任务的基线结果（65 个品种零样本最佳 28%、监督最佳 96%），并研究了包装和背景类型对模型性能的影响。

文件类型

• 图像文件：10 万 + 张水果和蔬菜图像，涵盖多视角、多商店 / 城市场景，包含带塑料袋包装的商品图像。
• 标注文件： 类别标注文件：对应 34 个物种、65 个品种的分类标签； 属性标注文件：记录物体数量、总重量等额外信息； 分割遮罩文件：约 9000 张图像的手动切分遮罩（单通道 / 多通道掩码格式），支持实例分割任务。

适用方向

适用于零售自动化领域的多任务计算机视觉模型训练与评估，核心支持零样本分类、监督分类、实例分割、物体计数任务；可助力线下零售场景的商品识别、自动计价、库存管理等技术研发，为水果 / 蔬菜智能分拣、包装商品识别、零售机器人视觉感知等应用提供数据支持，也可用于研究包装、背景类型对模型性能的影响，优化零售场景算法泛化能力。

家植物种类

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简介

该植物图像数据集专为 “植物物种对猫有毒 / 安全分类” 项目构建，包含 14,790 张图像，涵盖 47 个植物物种类别；图像通过必应图片收集，经非专业人士手动整理筛选，虽非专业生物学家标注，但能满足基础分类任务需求；数据分布不均衡，每个类别图像数量 66 张（丝兰）至 547 张（龟背竹）不等，部分代表性品种包括中国常绿（514 张）、笨甘蔗（541 张）等；受版权限制，数据集仅可用于个人使用。

文件类型

• 图像文件：14,790 张植物图像（格式未明确提及，推测为 JPEG/PNG 等常见格式），按 47 个植物类别分别存储在对应文件夹中；图像质量和分辨率不一致，包含整株植物、植物部位特写，涵盖室内外生长环境。
• 辅助文件：可能包含数据集说明文档，明确类别划分、使用限制（个人使用）、图像来源等信息。

适用方向

核心适用于 “植物物种对猫有毒 / 安全” 的二分类模型训练与基础研究；可用于植物物种类别识别入门级任务（47 类分类），为宠物安全防护、家庭植物筛选相关技术开发提供数据支持；也可作为非平衡数据集处理、细分类别图像分类算法优化的练习数据集，适配计算机视觉初学者或个人研究场景。

昆虫

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简介

BAUInsectv2 植物昆虫数据集聚焦影响植物和作物的昆虫物种，为农业相关研究提供支持；包含多个昆虫属的类别，每个属的样本量在 200 至 295 个之间，类别分布相对均衡；数据集覆盖多样的昆虫物种，是昆虫分类、害虫识别及植物保护策略制定的实用工具，面向昆虫学、农业和计算机视觉领域的研究人员与从业者，为解决农业昆虫相关挑战、生态系统管理提供宝贵数据支撑。

文件类型

主要为昆虫物种图像文件，按不同昆虫属分类组织；可能包含配套说明文档，详细列出昆虫属类别及对应样本量信息，无明确提及额外标注文件，核心服务于分类任务。

适用方向

适用于昆虫分类、农业害虫识别相关的计算机视觉模型训练与评估；可助力植物保护策略制定、农业害虫监测与防治技术研发，为昆虫学研究、生态系统管理提供数据支持；也可用于农业领域细分类别图像分类算法的开发与优化，推动农业智能化、病虫害绿色防控相关技术进步。

PlantVillage 用于物体检测 YOLO

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简介

该数据集是经典 PlantVillage 数据集的改良版本，专为物体检测任务优化，核心聚焦植物病害与健康状况识别；包含带包围框标注的植物叶片图像，继承了原始数据集广泛且具代表性的水果和蔬菜类别，标注信息适配物体检测模型训练需求；为研究人员和开发者提供了丰富的带标签数据，助力提升植物相关对象检测模型的准确性，是植物病害识别领域的优质基准数据集。

文件类型

• 图像文件：植物叶片相关图像文件，涵盖多种水果和蔬菜的健康叶片及病害叶片样本。
• 标注文件：对应图像的物体检测标注文件，包含叶片区域的包围框坐标信息，用于定位和识别叶片的健康 / 病害状态。

适用方向

适用于植物病害与健康状况识别的物体检测模型训练与评估；可支持农业领域的植物病害自动化监测、智能诊断技术研发，为精准农业、作物病虫害绿色防控提供数据支持；也可用于优化物体检测算法在农业场景中的性能，推动农业智能化检测技术的落地与应用。

宠物面部表情图像数据集

数据集下载链接：http://i71i.com/egre

简介

该数据集聚焦宠物面部图像分析，包含 1000 张各类宠物的面部图像，涵盖狗、猫、兔子、仓鼠、绵羊、马、鸟类等物种；图像捕捉了宠物快乐、悲伤、愤怒等多样表情，数据丰富且具情感维度代表性；可支撑宠物情感研究、创意项目开发及相关学术探索，为宠物面部识别与动物福利领域提供数据基础。

文件类型

主要为 1000 张宠物面部图像文件，按宠物物种或表情类别组织；图像核心聚焦宠物面部区域，突出表情特征，无明确提及额外标注文件，适配面部相关视觉任务。

适用方向

适用于宠物面部表情识别模型的训练与评估，助力宠物主人理解宠物情绪、改善宠物健康状况；可用于宠物物种及品种识别算法开发，支持宠物管理、丢失找回等场景应用；同时为动物情感分析、宠物面部识别学术研究提供数据支持，也可用于开发创意类宠物相关视觉项目，推动动物福利与宠物智能化技术发展。

牛津花卉102数据集

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简介

牛津花卉 102（Oxford Flowers 102）数据集是由牛津大学视觉几何组创建的细粒度图像分类数据集，专为挑战和测试图像分类模型设计；包含 102 种独特花卉物种的 8189 张图片，涵盖常见品种（如向日葵、玫瑰）和珍稀品种，类别间视觉差异细微；图像采集条件多样（光照、背景、方向不同），且类别分布不均衡，能有效评估模型在现实场景中的稳健性与不平衡数据处理能力，是细粒度分类、迁移学习研究的经典基准数据集。

【许可证】： DbCL v1.0 - 仅限非商业学术研究与教育用途

文件类型

图像文件：8189 张花卉图像文件按 102 种花卉物种的类别分类组织，图像质量高，涵盖多样拍摄条件。 标注文件：包含花卉类别的分类标签文件，明确每张图像对应的花卉物种类别，支持模型训练与评估。 辅助文件：可能包含数据集说明文档，详细说明数据来源、类别划分、拍摄条件等信息，助力用户理解数据特性。

适用方向

适用于细粒度图像分类算法的训练、评估与基准测试，尤其适合测试模型对类别间细微视觉差异的区分能力；可用于迁移学习与模型微调（如 VGG16、ResNet、EfficientNet 等网络）的实践与研究，也能评估模型在不平衡数据上的表现；面向研究人员、学生和数据科学家，为自然物体细粒度分类、迁移学习应用等方向提供高质量数据支持，是计算机视觉领域入门细分类任务和模型性能对比的核心数据集。