中文简介
imageomics/fish-vista 是 imageomics 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联图像分类、图像分割。本站固定记录上游版本 2ad04be108c9,同步到 75833 个文件,文件元数据合计 56.32 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“上游卡片未声明”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 imageomics/fish-vista 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
imageomics/fish-vista 是 imageomics 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联图像分类、图像分割。本站固定记录上游版本 2ad04be108c9,同步到 75833 个文件,文件元数据合计 56.32 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“上游卡片未声明”。
【适用方向】
适合评估视觉感知、分割、检测或三维场景处理任务。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。
【版本与规格】
固定版本:2ad04be108c9。 任务标签:图像分类、图像分割。 语言字段:en。 数据集卡名称:Fish-Vista。 规模分类:10K<n<100K。 上游页面记录的最近更新时间:2026-01-09。
【文件信息】
上游 API 返回 75833 个文件,文件元数据合计 56.32 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.jpg 90 个、.csv 8 个、.py 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:classification_train.csv(8.55 MB);identification_train.csv(8.21 MB);classification_test.csv(2.17 MB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 56.32 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 67.59 GB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。
【使用边界】
上游卡片没有提供明确许可证字段,下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
.| Dataset Card for Fish-Visual Trait Analysis (Fish-Vista) Note that the '** **' option will only load the CSV files. To download the entire dataset, including all processed images and segmentation annotations, refer to Instructions for downloading dataset and images. See Example Code to Use the Segmentation Dataset | | |:--| |**Figure 1.** A schematic representation of the different tasks in Fish-Vista Dataset. | Instructions for downloading dataset and images Install Git LFS Git clone the fish-vista repository Run the following commands in a **terminal**: Run the following commands to move all chunked images to a single directory: You should now have all the images in the *Images* directory Install requirements.txt Run the following commands to download and process copyrighted images This will download and process the CC-BY-ND images that we do not provide in the *Images* folder Dataset Structure Data Instances _ .csv. **Species Classification:** `classification_ .csv` Approximately 48K images of 419 species for species classification tasks. There are about 35K training, 7.6K test, and 5K validation images. **Trait Identification:** `identification_ .csv` Approximately 53K images of 682 species for trait identification based on _species-level trait labels_ (i.e., presence/absence of traits based on trait labels for the species from information provided by Phenoscape and FishBase). About 38K training, 8K `test_insp` (species in training set), 1.9K `test_lvsp` (species not in training), and 5.2K validation images. Train, test, and validation splits are generated based on traits, so there are 628 species in train, 450 species in `test_insp`, 51 species in `test_lvsp`, and 451 in the validation set (3 species only in val). **Trait Segmentation:** `segmentation_ .csv` Pixel-level annotations of 9 different traits for 2,427 fish images. About 1.7k training, 600 test and 120 validation images for the segmentation task These are also used as manually annotated test set f
适用场景
适合评估视觉感知、分割、检测或三维场景处理任务。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。
规模与格式
固定版本:2ad04be108c9。 任务标签:图像分类、图像分割。 语言字段:en。 数据集卡名称:Fish-Vista。 规模分类:10K<n<100K。 上游页面记录的最近更新时间:2026-01-09。
文件说明
上游 API 返回 75833 个文件,文件元数据合计 56.32 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.jpg 90 个、.csv 8 个、.py 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:classification_train.csv(8.55 MB);identification_train.csv(8.21 MB);classification_test.csv(2.17 MB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。
上游文件元数据
.gitattributes2.33 KBclassification_test.csv2.17 MBclassification_train.csv8.55 MBclassification_val.csv1.49 MBdownload_and_process_nd_images.py2.38 KBidentification_test_insp.csv1.71 MBidentification_test_lvsp.csv461.60 KBidentification_test_manual_annot.csv304.28 KBidentification_train.csv8.21 MBidentification_val.csv1.15 MBImages/chunk_1/02785263-7651-4dc4-8b5d-e013bf75e2d1.jpg127.40 KBImages/chunk_1/05b76967-a4d9-45c4-b1d3-f8373cd1d4d4#4.jpg65.49 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 56.32 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 67.59 GB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。
注意事项
上游卡片没有提供明确许可证字段,下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
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