IABD12/Perros_gatos

🐶🐱 Dogs vs Cats Dataset

Este conjunto de datos contiene imágenes de perros y gatos, utilizadas comúnmente para tareas de clasificación binaria en visión por computadora.

Descripción

El conjunto de datos fue originalmente parte de una competencia de Kaggle organizada por Microsoft, con el objetivo de construir un modelo capaz de distinguir entre imágenes de perros y gatos.

Cada imagen está etiquetada como dog o cat en el nombre del archivo, por ejemplo:

• cat.0.jpg
• dog.1.jpg

Estructura del dataset

• Número total de imágenes: 25,000
  • Perros: 12,500
  • Gatos: 12,500
• Formato: .jpg
• Resoluciones variables (normalmente redimensionadas a 150x150 o 224x224 para modelos CNN)

Uso típico

Tareas comunes:

• Clasificación binaria de imágenes
• Fine-tuning de modelos de visión por computadora
• Proyectos educativos y de aprendizaje automático

Limitaciones

• Solo incluye dos clases (perros y gatos)
• Las imágenes tienen resoluciones y fondos variados
• El dataset puede estar sesgado hacia ciertas razas o escenarios visuales

Consideraciones éticas

• Las imágenes fueron recolectadas de la web. Aunque no contienen información sensible, no deben usarse para fines comerciales sin verificar los derechos de uso.
• No debe usarse para aplicaciones críticas sin validación adicional.

Divisiones sugeridas

• Entrenamiento: 66.67% (25,000 imágenes)
• Validación: 33.33% (12,500 imágenes)

Fuente

• Kaggle: Dogs vs Cats

Autor

• Kaggle / Microsoft Research
• Redistribuido solo con fines educativos y de investigación