图片-生物识别

提供丰富生物特征图像资源，支持生命科学与生态研究。

21393.7万条数据更新时间 2026-06-08

数据集简介

主要数据内容包括：大规模生物多样性图像数据资源超过 2 亿张生物物种图像数据覆盖动物、植物、真菌等多类别生命物种数据包含物种分类学（Taxonomy）与科学名称信息多来源生态图像数据，包括自然观察、博物馆标本与相机陷阱图像细粒度物种识别与生物层级标签数据配套生物文本描述与元数据信息支持的能力方向包括：生物图像识别与分类模型训练细粒度物种识别（Fine-grained Recognition）生物多样性基础模型训练Vision-Language 生物多模态模型训练零样本（Zero-shot）与少样本（Few-shot）生物识别生态环境理解与生物特征学习生物 Embedding 与层级语义学习适用于：生物多样性 AI 研究智慧生态与环境监测场景生物分类与科研分析多模态生物数据训练生物识别 Benchmark 评测生态与生命科学 AI 模型研发

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

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