猫狗分类数据集下载（基于kaggle猫狗数据集的识别）

猫狗分类数据集下载

简介

猫狗分类是计算机视觉领域的一项基本任务，涉及将图像中的动物识别为猫或狗。为了训练和评估猫狗分类模型，研究人员和从业者需要大规模、高质量的标注数据集。本文提供了一些流行的猫狗分类数据集的下载链接。

数据集

1. CIFAR-10 and 100

CIFAR-10和CIFAR-100是两个广泛用于图像分类任务的小型数据集。每个数据集包含10个或100个类别的60,000张32x32彩色图像，其中包含猫狗图像的子集：

CIFAR-10：包含5,000张猫图像和5,000张狗图像

CIFAR-100：包含600张猫图像和600张狗图像下载链接：

CIFAR-10：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

CIFAR-100：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-100-python.tar.gz

2. ImageNet

ImageNet是一个大型图像数据集，包含超过1400万张经过标注的图像，涵盖20,000多个类。ImageNet包括数量巨大的猫狗图像：

猫：超过127,000张图像

狗：超过136,000张图像下载链接：

ImageNet：https://image-net.org/

3. Stanford Dogs

Stanford Dogs是一个包含120个不同品种的狗图像的大型数据集，共20,580张图像。每张图像都具有详细的注释，包括品种、年龄、性别和姿势。下载链接：

Stanford Dogs：https://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/

4. Oxford-IIIT Pet Dataset

Oxford-IIIT Pet数据集包含37种不同宠物品种的7,349张图像，包括猫和狗。每张图像都由多个人工注释器标记。下载链接：

Oxford-IIIT Pet Dataset：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/

5. Cat and Dog Dataset

Cat and Dog Dataset是一种较小但非常受欢迎的数据集，包含25,000张猫和狗图像。该数据集经常用于入门级的计算机视觉项目。下载链接：

Cat and Dog Dataset：https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/cats_vs_dogs

结论

这些数据集提供了大量高质量的猫狗图像，用于训练和评估猫狗分类模型。研究人员和从业者可以选择最适合其特定需求的数据集。

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