SPOTS-10: Animal Pattern Benchmark Dataset for Machine Learning Algorithms

要約

夜間画像内の縞模様、斑点、その他の模様などの特徴的な体のパターンに基づいて動物を認識することは、コンピューター ビジョンにおける複雑な作業です。
画像内の動物を検出する既存の方法は、色の情報に依存することが多く、夜間の画像では色情報が常に利用できるとは限らず、そのような状況でのパターン認識に課題が生じています。
それにもかかわらず、夜間の認識は、ほとんどの野生生物、生物多様性、および保全アプリケーションにとって不可欠です。
SPOTS-10 データセットは、この課題に対処し、現場で機械学習アルゴリズムを評価するためのリソースを提供するために作成されました。
このデータセットは、10 種の動物に見られる多様なパターンを示すグレースケール画像の広範なコレクションです。
具体的には、SPOTS-10 には 50,000 枚の 32 x 32 グレースケール画像が含まれており、10 のカテゴリに分割されており、カテゴリごとに 5,000 枚の画像があります。
トレーニング セットには 40,000 枚の画像が含まれており、テスト セットには 10,000 枚の画像が含まれています。
SPOTS-10 データセットは、リポジトリを複製することで、プロジェクトの GitHub ページ https://github.com/Amotica/SPOTS-10.git で無料で入手できます。

要約(オリジナル)

Recognising animals based on distinctive body patterns, such as stripes, spots, or other markings, in night images is a complex task in computer vision. Existing methods for detecting animals in images often rely on colour information, which is not always available in night images, posing a challenge for pattern recognition in such conditions. Nevertheless, recognition at night-time is essential for most wildlife, biodiversity, and conservation applications. The SPOTS-10 dataset was created to address this challenge and to provide a resource for evaluating machine learning algorithms in situ. This dataset is an extensive collection of grayscale images showcasing diverse patterns found in ten animal species. Specifically, SPOTS-10 contains 50,000 32 x 32 grayscale images, divided into ten categories, with 5,000 images per category. The training set comprises 40,000 images, while the test set contains 10,000 images. The SPOTS-10 dataset is freely available on the project GitHub page: https://github.com/Amotica/SPOTS-10.git by cloning the repository.

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