私はオレゴン州ポートランド地域のミートアップのためにプレゼンテーションを準備しなければならず、新鮮なデータセットを探していました。digits - mnist、fashion - mnist、アヤメの花などの有名なデータセットを使いたくありませんでした。私は自分が好きなことに関する独自のデータセットを作成することにしました。2019年の夏がやってきて、オレゴンは探索するのに素敵な場所です。私が車を運転しているときはいつも、道端のシカや木のてっぺんのワシを探しています。そして地元のサファリに行ってクマを見に行き（ハイキ中にクマに出会いたくはないです笑）、写真を撮ります。そこでアイデアが浮かびました。「オレゴンの野生生物のデータセットをダウンロードして、それらを分類するモデルを訓練するのも楽しいだろう」と。このために私はGitHubで見つけたGoogleスクレイパーを使いました。リポジトリをフォークし、新しいブランチを作成し、そのコードをいくつか調整してデータセットをダウンロードしました。プレゼンテーションの後、私はそのデータベースをどうするかわかりませんでした。それはただ私のラップトップに置いてあるだけでした。私はそれをKaggleにアップロードして、いくつかのノートブックを共有することにしました。そしてこのデータセットがコミュニティにとって探索するのに楽しいものになることを期待しています！

内容

ここでは、oregon_wildlife.zipフォルダに14013枚の画像からなる小さなデータセットがあり、以下のように20のクラスに分けられています。

フォルダ：baldeagle 画像：748   フォルダ：blackbear 画像：718  
フォルダ：cougar 画像：680  
フォルダ：elk 画像：660  
フォルダ：graywolf 画像：730   フォルダ：mountainbeaver 画像：577  
フォルダ：bobcat 画像：696  
フォルダ：nutria 画像：701  
フォルダ：coyote 画像：736  
フォルダ：columbianblack - taileddeer 画像：735  
フォルダ：seals 画像：698  
フォルダ：canadalynx 画像：717   フォルダ：ringtail 画像：588   フォルダ： redfox 画像：759  
フォルダ：grayfox 画像：668   フォルダ：virginiaopossum 画像：728  
フォルダ：sea_lions 画像：726  
フォルダ：raccoon 画像：728  
フォルダ：raven 画像：656  
フォルダ：deer 画像：764

2番目のファイルは、GapCVライブラリで前処理された5つのクラスのデータのサンプルで、h5ファイルに3531枚の画像が以下のように配分されています。

キー：baldeagle 画像：748   キー：blackbear 画像：718  
キー：cougar 画像：680  
キー：elk 画像：660  
キー：gray_wolf 画像：730