深度学习目标检测：动物识别数据集训练集，很详细，已把各动物汇总分类。包含项目工程文件以及readme详细使用说明，非常好用。
（不提供技术支持）

整套项目源码内容包含：

Animals90动物数据集，包含 90 个不同类别动物，总共约有5400 张动物图像，每种类含有60张图片，其中训练集每类50张图片，共4500张图片；测试集每类10张图片，共900张图片
Animals10动物数据集，包含 10 个不同类别动物，总共约有26000+张动物图像，其中训练集共25000+张图片，平均每类含有2500张图片；测试集每类100张图片，共1000张图片

支持自定义数据集训练
整套动物分类训练代码和测试代码（Pytorch版本）, 支持的backbone骨干网络模型有：googlenet,resnet[18,34,50],inception_v3,mobilenet_v2等， 其他backbone可以自定义添加

（1）Animals90动物数据集，包含 90 个不同类别动物，约有 5400 张动物图像，每种类含有60张图片。所有照片都已经按照其所属类别存放于各自的文件夹下。动物种类包括常见的类别，如羚羊，獾，蝙蝠，熊，蜜蜂，甲虫，野牛，公猪，蝴蝶，毛毛虫，黑猩猩等。（antelope badger bat bear bee beetle bison boar butterfly cat caterpillar chimpanzee cockroach cow coyote crab crow deer dog dolphin donkey dragonfly duck eagle elephant flamingo fly fox goat goldfish goose gorilla grasshopper hamster hare hedgehog hippopotamus hornbill horse hummingbird hyena jellyfish kangaroo koala ladybugs leopard lion lizard lobster mosquito moth mouse octopus okapi orangutan otter owl ox oyster panda parrot pelecaniformes penguin pig pigeon porcupine possum raccoon rat reindeer rhinoceros sandpiper seahorse seal shark sheep snake sparrow squid squirrel starfish swan tiger turkey turtle whale wolf wombat woodpecker zebra）

为了方便训练，已将数据划分为训练集和测试集，其中训练集每类50张图片，共4500张图片；测试集每类10张图片，共900张图片

（2）Animals10动物数据集
Animals10动物数据集，仅包含 10个不同类别动物，分别为：蝴蝶，猫，鸡，牛，狗，象，马，羊，蜘蛛和松鼠，总共约有26000+张动物图像。其中训练集共25000+张图片，平均每类含有2500张图片；测试集每类100张图片，共1000张图片。所有照片都已经按照其所属类别存放于各自的文件夹下。

支持各类算法开发，模型训练，模型精度评估

图片仅供参考，里面还有很多内容没有拍，具体以实际下载为准