野生动物保护与生态多样性监测是当前环保领域的核心课题，精准高效的物种识别对种群数量统计、栖息地保护及人兽冲突预警具有关键意义。随着深度学习在计算机视觉领域的深度渗透，高质量标注数据集已成为野生动物智能监测模型落地的核心基石。本文将分享一份包含2000张图像的野生动物目标检测数据集，适用于各类通用目标检测算法的研发与性能验证。
该数据集聚焦全球典型野生动物物种，精准覆盖草原、森林及动物园环境中的 20 类典型动物： 水牛（Buffalo）、骆驼（Camel）、猫（Cat）、猎豹（Cheetah）、牛（Cow）、鹿（Deer）、狗（Dog）、大象（Elephant）、山羊（Goat）、大猩猩（Gorilla）、河马（Hippo）、马（Horse）、狮子（Lion）、猴子（Monkeys）、熊猫（Panda）、老鼠（Rat）、犀牛（Rhino）、老虎（Tiger）、狼（Wolf）、斑马（Zebra）。通过高清相机及无人机在自然保护区、野外草原及动物园等关键场景实地采集，并经多轮人工筛选与标注校验，最终收录2000张有效图像。数据涵盖不同光照条件、动物姿态及复杂自然背景干扰，场景多样性强，完全贴合真实的野外监测环境。
部分数据集展示如下：
数据集有二十类标签，分别为 水牛（Buffalo）、骆驼（Camel）、猫（Cat）、猎豹（Cheetah）、牛（Cow）、鹿（Deer）、狗（Dog）、大象（Elephant）、山羊（Goat）、大猩猩（Gorilla）、河马（Hippo）、马（Horse）、狮子（Lion）、猴子（Monkeys）、熊猫（Panda）、老鼠（Rat）、犀牛（Rhino）、老虎（Tiger）、狼（Wolf）、斑马（Zebra）。
需要处理后的数据集可V🔍：笑脸惹桃花 获取。