【摘 要】
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我国是世界上物种多样性最为丰富的国家之一。随着城市不断扩张，人们对生态环境保护愈发重视。鸟类在生态系统中地位极其重要，对维持物种多样性有着关键作用。传统的人工分类识别仅能针对不同大类间的物体，无法对同一类物体进行更加精细的划分，例如区分同一鸟纲下的不同科、属。随着人工智能和计算机视觉技术不断发展，构建鸟类细粒度图像分类数据集，对于高效识别同一鸟纲下的不同子类至关重要。为此我们构建了宁夏野生鸟类细粒
【基金项目】
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宁夏自然科学基金（2020AAC030331）； 国家自然科学基金（61862050）； 农业基础性长期性科学数据治理与挖掘平台构建,中国农业科学院院级基本科研业务费（Y2022LM20）～～；
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我国是世界上物种多样性最为丰富的国家之一。随着城市不断扩张，人们对生态环境保护愈发重视。鸟类在生态系统中地位极其重要，对维持物种多样性有着关键作用。传统的人工分类识别仅能针对不同大类间的物体，无法对同一类物体进行更加精细的划分，例如区分同一鸟纲下的不同科、属。随着人工智能和计算机视觉技术不断发展，构建鸟类细粒度图像分类数据集，对于高效识别同一鸟纲下的不同子类至关重要。为此我们构建了宁夏野生鸟类细粒度分类研究图像数据集，包含宁夏境内不同野生鸟类图像的采集、分类、标记、存储等方面的内容，数据大小约为1.26 GB。本数据集记录了宁夏野生鸟类206种，每个类别的鸟类图像有40–70幅（含身体各个部分图像），可作为鸟类分类识别和细粒度图像分类识别建模的训练样本使用，对宁夏物种多样性和生态环境保护研究有较为重要的作用。
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