斯坦福犬类数据集 120 种犬类图像 + 标注 精细图像分类训练测试数据集

斯坦福犬类数据集是源自 ImageNet 的高质量图像数据集，专为精细图像分类任务打造，适用于 AI 科研、论文写作、模型训练等场景。

数据集核心信息：

覆盖范围：包含全球 120 种犬类的高清图像，涵盖约克夏梗、阿富汗猎犬、巨型雪纳瑞等常见及特色犬种，类别丰富且代表性强；

数据规模：总计 20580 张图像，其中 12000 张用于模型训练，8580 张用于效果测试，数据量充足，满足各类分类任务需求；

标注信息：每张图像均附带精准类别标签与边界框标注，无需额外预处理，可直接用于模型训练与验证；

数据来源：图像及标注均源自权威 ImageNet 数据集，数据质量有保障，兼容性强，适配主流深度学习框架。

可用途径：

高校 / 科研机构：用于图像分类、计算机视觉相关课题研究、学术论文数据支撑；

AI 开发者：深度学习模型训练、算法优化、精细分类任务模型调试；

学生群体：课程设计、毕业设计、AI 相关竞赛数据准备。