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数据集介绍：航拍野生动物多物种实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：航拍野生动物多物种实例分割数据集 图片规模： - 训练集：5,895张监测图像 - 验证集：590张监测图像 - 测试集：251张监测图像 覆盖物种： 獾类（Badger）、鸟类（Bird）、野猪（Boar）、猫科动物（Cat）、鸡（Chicken）、牛（Cow）、鹿（Deer）、犬科（Dog）、鸭（Duck）、狐狸（Fox）、鹅（Geese）、鼠类（Mouse）、兔（Rabbit）、羊（Sheep） 标注特性： - YOLO格式实例分割标注，支持复杂生物形态的轮廓识别 - 包含动物行为特征与自然环境交互的多样化场景 - 标注点密度高，平均单目标包含30+坐标点 二、适用场景 生态保护监测系统： 支持开发基于航拍影像的野生动物种群动态监测系统，适用于自然保护区、国家公园等场景的生物多样性保护。 智能农业管理： 适用于畜牧养殖场智能监控系统开发，实现畜禽行为分析、异常状态预警等功能。 生物学研究支持： 为动物行为学、种群生态学研究提供标准化视觉数据，支持跨物种交互研究。 灾害预警系统： 适用于开发入侵物种预警系统，防范野猪等动物对农田、居民区的破坏。 三、核心优势 多维度物种覆盖： 涵盖14类常见陆空野生动物，包含家畜与野生动物交互场景，支持跨物种关系研究。 高精度实例标注： - 精确到毛发级的多边形标注，完整保留动物形态特征 - 包含动态行为标注（觅食、迁徙、群聚等） - 标注经过动物学家校验，符合生物学特征识别要求 场景多样性： - 覆盖昼夜不同时段、多种气候条件下的监测数据 - 包含平原、林地、水域等多类型生态环境 - 具备复杂背景下的目标检测挑战性样本 任务适配性： - 原生支持YOLO系列模型训练 - 兼容目标检测、实例分割、生物量估算等多任务需求 - 提供跨场景模型验证的标准化测试集
