摘要：该数据集是经过清洗和重新标注的犬类情绪图像分类数据集，由原始的 Dog Emotions Prediction 数据集整理而来。
数据集概述
该数据集是经过清洗和重新标注的犬类情绪图像分类数据集，由原始的 Dog Emotions Prediction 数据集整理而来。原始数据包含15,921张图像，清洗后保留9,325张真实犬类图像，并划分为警觉、生气、低落、开心和放松5种情绪类别，可用于深度学习图像分类和犬类行为分析。
数据结构与关键特征
数据集根目录为 train_images_5_class，其下包含 alert、angry、frown、happy 和 relax 五个类别文件夹，标签名称均为5个字符，便于程序编码与独热编码处理。数据清洗过程中删除了6,596张非犬类图像、犬脸不可见图像以及难以归入五类情绪的异常样本，有效减少了错误标注和无关数据对模型训练的影响
应用价值与研究方向
该数据集可应用于宠物情绪识别、动物福利评估、智能宠物监护、异常行为预警和人宠交互系统。研究方向包括基于 ResNet、EfficientNet 和视觉Transformer的情绪分类，犬脸检测与局部特征分析，类别不平衡处理、多姿态鲁棒识别、可解释情绪判断以及将静态图像与视频、声音和身体姿态相结合的多模态犬类情绪识别。
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-685
文件大小：220M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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