当前位置：首页 > article >正文

家禽（驴、鸭、猪）-图像分类数据集

article 2025/3/6 17:18:03

家禽（驴、鸭、猪）-图像分类数据集

数据集：
链接: https://pan.baidu.com/s/1vsMPE-Y1w8V-jEAY3k0hug?pwd=mpw3 
提取码: mpw3

在这里插入图片描述

数据集信息介绍：

文件夹猪中的图片数量: 424

文件夹驴中的图片数量: 548

文件夹鸭中的图片数量: 439

所有子文件夹中的图片总数量: 1411

基于深度学习的家禽与牲畜图像分类研究

摘要

家禽与牲畜的自动化分类在农业、畜牧业和智能养殖管理等领域具有广泛的应用价值。传统的家禽与牲畜分类方法依赖人工识别，存在效率低、易受主观因素影响等问题。近年来，深度学习技术的快速发展为图像分类任务提供了高效解决方案。本文基于一个包含1411张图像的家禽与牲畜图像分类数据集（包括猪、驴、鸭三类），利用卷积神经网络（CNN）构建高效的分类模型。实验采用ResNet-50、VGG16和MobileNet等深度学习模型进行对比分析，并探讨不同模型在家禽与牲畜分类任务上的性能表现。实验结果表明，ResNet-50模型在本任务上取得了最佳分类精度，为家禽与牲畜自动分类提供了可行的解决方案。

关键词：深度学习，图像分类，家禽，牲畜，CNN，ResNet

1. 引言

在畜牧业和养殖管理中，家禽与牲畜的分类识别是一项基础任务，涉及动物种群管理、疾病监测、自动化养殖等多个方面。传统的分类方法依赖人工观察，不仅耗时耗力，而且容易受到光照、环境变化等因素的影响。近年来，计算机视觉技术的发展推动了农业智能化进程，深度学习在图像分类任务中的成功应用，使得家禽与牲畜的自动化分类成为可能。

卷积神经网络（CNN）已被广泛应用于各种图像识别任务，并在动物识别、农作物病害检测等农业领域取得了显著成果。本文基于深度学习方法，利用一个包含1411张图像的家禽与牲畜数据集，构建并优化CNN模型，实现猪、驴、鸭三类动物的自动分类。通过实验，我们对比了不同深度学习模型的分类性能，并探讨其在家禽与牲畜分类任务中的适用性。

2. 数据集与预处理

2.1 数据集描述

本文使用的数据集包含 1411 张图像，分布如下：

猪（Pig）：424 张
驴（Donkey）：548 张
鸭（Duck）：439 张

数据集涵盖了不同角度、光照条件和背景环境下的家禽与牲畜图像，具有一定的多样性。然而，由于数据集规模较小，训练深度学习模型可能会面临过拟合问题，因此需要采用适当的数据增强技术来提高模型的泛化能力。

2.2 数据预处理

在模型训练之前，我们对数据进行了标准化处理，以提升分类任务的稳定性和准确性。数据预处理步骤如下：

图像尺寸统一：所有图像被缩放到 224×224 像素，以适应不同CNN模型的输入要求。
归一化：将像素值缩放到 [0,1] 之间，以加快模型收敛速度：
[
I_{\text{normalized}} = \frac{I_{\text{original}}}{255}
]
数据增强：
- 随机旋转（±30°）
- 水平翻转
- 亮度调整
- 随机裁剪
这些增强策略可以增加数据的多样性，减少模型对特定图像特征的依赖，从而提升泛化能力。
数据集划分：
- 训练集（80%）：1128 张
- 验证集（10%）：141 张
- 测试集（10%）：142 张

3. 方法

3.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 是目前主流的深度学习图像分类模型，能够自动学习图像的层级特征，并进行分类预测。本文采用 ResNet-50、VGG16 和 MobileNet 三种 CNN 架构进行对比实验。

3.2 经典深度学习模型介绍

VGG16
VGG16 是一种经典的 CNN 结构，由多个 3×3 卷积层、最大池化层和全连接层组成。其特点是结构简单但计算量较大，适用于中等规模的数据集。
ResNet-50
ResNet 通过引入残差连接（Residual Connection），成功解决了深度网络的梯度消失问题，使得网络能够训练得更深。ResNet-50 具有较强的特征提取能力，在多种计算机视觉任务上表现优异。
MobileNet
MobileNet 采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），减少了参数量和计算量，适用于计算资源受限的环境，如移动端设备。