图片-生物多样性 (CrypticBio)

图像表格/结构化图像分类科学/学术工业/制造多语言100K–1M17183.3万 条数据更新时间 2026·07·08
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数据集简介

主要数据内容包括: 大规模生物多样性图像与多模态数据资源 易混淆物种(Cryptic Species)图像数据 物种科学名称、多语言俗名与分类学信息 生物地理位置、时间等时空上下文数据 物种层级 taxonomy 与生态元数据 超过亿级生物图像与细粒度物种识别数据 濒危物种、入侵物种与未见物种 Benchmark 数据集 支持的能力方向包括: 细粒度生物图像识别训练 生物多样性 AI 模型训练 多模态 Vision-Language 模型训练 零样本(Zero-shot)物种识别 视觉语义与时空信息联合推理 濒危物种与入侵物种检测能力训练 生物分类与生态环境理解能力提升 适用于: 生物多样性 AI 研究 智慧生态与环境监测场景 细粒度视觉识别模型研发 多模态生态数据训练 生物分类 Benchmark 评测 科研级生态与物种识别算法验证

数据质量

记录时效性

按需更新

记录结构化

NDJSON、JSON、CSV、XLSX、Parquet,支持定制化

记录云交付

Amazon S3、Snowflake、Alibaba Cloud OSS、Google Cloud Storage、Google Drive

记录标准化

为保证数据的一致性与可用性,数据集在构建过程中对原始记录进行了标准化处理,包括:(1)单位标准化:统一价格、重量、尺寸等字段的计量单位;(2)格式标准化:统一日期、时间、数值字段的表示格式;(3)文本清洗:去除 HTML 标签、多余空格及异常字符;(4)字段规范化:统一字段命名、数据类型与缺失值表示方式。该过程确保数据在不同来源和不同采集批次之间保持结构一致性,便于后续分析与建模。

记录代表性

数据覆盖全量业务场景,样本均衡,具备行业代表性

图像表格/结构化图像分类科学/学术工业/制造多语言100K–1M

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