Идентификация птиц по виду и полу имеет важное значение для учета добычи, мониторинга состояния охотничьих ресурсов и соблюдения установленных правил охоты. Однако существующие наборы данных и цифровые приложения преимущественно ориентированы на определение вида и не учитывают половую принадлежность особей, что ограничивает их применение в охотничьем хозяйстве. В работе представлен специализированный набор данных GameWaterbird-41, предназначенный для совместной классификации вида и пола охотничьих водоплавающих птиц и куликов, являющихся объектами охоты. Набор данных сформирован на основе изображений с платформы iNaturalist и включает 18 851 изображение 38 видов птиц, распределенных по 41 классу с учетом половой принадлежности для видов с выраженным половым диморфизмом. Проведен сравнительный анализ современных моделей компьютерного зрения в режимах классификации без дополнительного обучения, обучения линейного классификатора и полной тонкой настройки. Рассмотрены сверточные нейронные сети и визуальные трансформеры, включая модели общего назначения и модели, предварительно обученные на биологических изображениях. Результаты исследования показали, что полная тонкая настройка на целевых данных обеспечивает наиболее высокое качество классификации. Разработанный набор данных и результаты сравнительного анализа могут быть использованы для совершенствования учета добычи и информационной поддержки управления охотничьими ресурсами.