wildlife-datasets：动物个体重识别数据集与工具包

wildlife-datasets：动物个体重识别数据集与工具包

wildlife-datasets WildlifeDatasets: An open-source toolkit for animal re-identification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wildlife-datasets

项目介绍

wildlife-datasets 是一个开源工具包，旨在为动物个体重识别（Re-Identification，简称Re-ID）提供全面的数据集概览和易用的工具集。该项目汇集了44个公开可用的动物重识别数据集，并为机器学习方法的开发者提供了一个统一的处理框架。

项目技术分析

wildlife-datasets 的核心技术包括：

• 数据集概览：提供44个动物重识别数据集的详细描述，包括发布年份、图片数量、个体数量、数据集时间跨度等。
• 数据转换工具：支持批量下载数据集，并将它们转换为统一的格式，同时修复一些错误的标签。
• 默认数据切分：为多个机器学习任务提供默认的数据切分，并支持创建额外的切分。

项目还与 Wildlife tools 工具集无缝集成，后者提供了 MegaDescriptor 模型和神经网络训练工具。

项目技术应用场景

wildlife-datasets 适用于以下应用场景：

• 动物研究：通过重识别技术，研究人员可以追踪特定个体的活动模式和行为习惯。
• 生态监测：保护人员可以使用该工具包对动物进行长期监测，以评估生态变化和种群健康。
• 机器学习模型训练：开发者可以利用这些数据集来训练和测试自己的重识别模型。

项目特点

1. 全面性：项目涵盖了多种动物的数据集，从猫、狗、牛到海龟、海星等，为不同物种的重识别研究提供了丰富的资源。
2. 易用性：工具包提供了简单的安装和数据处理流程，使研究人员能够快速上手。
3. 扩展性：通过统一的格式和工具集，用户可以轻松添加新的数据集，并集成到现有的工作流程中。
4. 社区支持：项目拥有活跃的社区，不断更新和优化数据集，同时提供技术支持和文档。

以下是对 wildlife-datasets 的详细介绍：

安装与基本功能

安装 wildlife-datasets 非常简单，只需执行以下命令：

pip install wildlife-datasets

使用基本功能，如下载、提取和处理数据集的示例代码如下：

from wildlife_datasets import analysis, datasets

datasets.MacaqueFaces.get_data('data/MacaqueFaces')
dataset = datasets.MacaqueFaces('data/MacaqueFaces')

dataset 类包含了数据集的摘要信息。每个数据集包含的详细内容不同，但通常包括图片的身份和路径。某些数据集还包含日期、对比度、边界框、分割掩码等信息。

数据集概述与元数据

项目的文档中提供了每个数据集的详细描述，包括发布年份、图片数量、个体数量、数据集时间跨度等基本特性。以下是一个数据集的元数据示例：

dataset.summary

此外，数据集的图像也可以通过以下命令进行可视化：

d.plot_grid()

扩展功能与引用

对于更高级的功能，如批量加载数据集、数据切分或评估指标，可以参考项目的官方文档或示例笔记本。

如果研究人员发现 wildlife-datasets 对他们的工作有帮助，可以引用以下论文：

@InProceedings{Cermak_2024_WACV,
    author    = {Cermak, Vojtech and Picek, Lukas and Adam, Lukas and Papafitsoros, Kostas},
    title     = {WildlifeDatasets: An Open-Source Toolkit for Animal Re-Identification},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
    month     = {January},
    year      = {2024},
    pages     = {5953-5963}
}

通过 wildlife-datasets，研究人员和开发者可以轻松地访问和使用高质量的动物重识别数据集，从而推动相关领域的研究和应用。

wildlife-datasets WildlifeDatasets: An open-source toolkit for animal re-identification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/wildlife-datasets