动物 深度学习数据集 猴子分类数据集，是一个具有 160×160像素的标准化照片的数据集。这是一个多类分类数据集，包括5个不同种类的猴子。这个数据集是为能够正确分类这些图像的人工智能而创建的，其成功率为91%。
动物 深度学习数据集 猫科动物数据集，每类有180张图片左右，这个数据集包含了一个精心策划的图像集合，以四种不同的大型猫科动物为特色狮子、老虎、豹子和猎豹。这些图片是使用DuckDuckGo搜索引擎获取的，并被组织到每个动物的单独目录中。该数据集是专注于图像分类和物种识别的机器学习和计算机视觉项目的理想选择。有了这个数据集，你可以训练和验证你的模型，以准确区分这些威严的大型猫科动物。
动物 深度学习数据集 包含10个不同种类的猴子图像数据集，（1.Bald Uakari Emperor Tamarin Golden Monkey Gray Langur Hamadryas Baboon Mandril Proboscis Monkey Red Howler Vervet Monkey White Faced Saki）每类猴子1000张图片左右
动物 深度学习数据集 家禽（鸡）疾病诊断机器学习数据集（一共8068张图片），使用手机上的开放数据工具包(ODK)应用程序拍摄的。分类是“球虫病”，“健康”，“新城病”，“沙门氏菌”。图像的大小被调整为224px 224px。
