摘要：狗情绪数据集包含 4 个平衡类别（愤怒/快乐/放松/悲伤），经人工清理（删除模糊/重复/错误标签），兼容 PyTorch/FastAI/TensorFlow，专为狗情绪识别和模型基准测试设计。
数据集简介
数据集概述
狗情绪数据集是一个经过人工整理和清理的 4 类狗情绪图像数据集。该数据集通过结合多个公开的狗情绪数据集的图像，并经过仔细审查以减少标签噪声而创建。尽可能删除了模糊、重复和标签错误的图像，以提高一致性和模型性能。数据集专为狗情绪识别、图像分类和计算机视觉研究而设计
该数据集包含狗图像，分为 4 个情绪类别：
(1) Angry（愤怒）：表现愤怒情绪的狗；
(2) Happy（快乐）：表现快乐情绪的狗；
(3) Relaxed（放松）：表现放松情绪的狗；
(4) Sad（悲伤）：表现悲伤情绪的狗。
数据集通过结合多个公开狗情绪数据集的图像创建，经过人工审查和清理以减少标签噪声。数据集特点：类别平衡：所有 4 个类别之间保持平衡；人工清理和整理：删除模糊、重复和标签错误的图像；即用型：可直接用于训练和评估图像分类模型；框架兼容：兼容 PyTorch、FastAI、TensorFlow 和其他深度学习框架。
支持狗情绪识别、图像分类、迁移学习实验、计算机视觉研究、预训练模型基准测试（ConvNeXt/EfficientNet/ResNet）、动物情绪识别、宠物行为分析、深度学习模型训练、情感计算、动物福利研究和智能宠物监控。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-159
文件大小：138M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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