تمييز الحيوانات بناءً على الأنماط الجسدية المميزة، مثل الخطوط أو البقع أو العلامات الأخرى، في الصور الليلية يُعد مهمة معقدة في مجال الرؤية الحاسوبية. تعتمد الطرق الحالية للكشف عن الحيوانات في الصور غالبًا على معلومات الألوان، والتي لا تكون دائمًا متاحة في الصور الليلية، مما يشكل تحديًا كبيرًا لتمييز الأنماط في هذه الظروف. ومع ذلك، فإن التمييز في الليل ضروري لمعظم التطبيقات المتعلقة بالحياة البرية والتنوع البيولوجي والحفاظ على البيئة. تم إنشاء مجموعة بيانات SPOTS-10 لمعالجة هذا التحدي وتقديم مورد لتقييم خوارزميات التعلم الآلي في بيئة واقعية. تُعد هذه المجموعة مجموعة واسعة من الصور الرمادية التي تعرض أنماطًا متنوعة موجودة في عشرة أنواع من الحيوانات. وتحديدًا، تحتوي مجموعة SPOTS-10 على 50,000 صورة رمادية بحجم 32 × 32، موزعة على عشر فئات، بواقع 5,000 صورة لكل فئة. يتألف مجموعة التدريب من 40,000 صورة، بينما تتضمن مجموعة الاختبار 10,000 صورة. تُتاح مجموعة بيانات SPOTS-10 مجانًا على صفحة المشروع في GitHub: https://github.com/Amotica/SPOTS-10.git من خلال نسخ المستودع.