车辆行驶距离预测数据集VehicleDistancePrediction-shaimaamohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 距离预测, 机器学习, 计算机视觉, 目标检测, 自动驾驶, 数据建模, 轨迹分析
数据概述：
该数据集包含从视频中提取的车辆行驶距离预测相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为视频拍摄的时间。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容与车辆行驶相关，可能来源于特定区域或场景。
数据维度：数据集包含多个关键数据项，包括：
submission.csv：预测结果提交文件，包含video_id（视频ID）、time（时间戳）、distance（预测距离）。
oof_df.csv：模型预测的中间结果，包含video_id、time、park、site_id、distance、video_type、filename、x_center、y_center、dist、theta、probability、x1、x2、y1、y2、fold、distance_class、pred_distance等字段，用于模型评估和分析。
df_test_meta_out.csv：测试集元数据，包含video_id、time、park、site_id、video_type、filename、x_center、y_center、dist、theta、probability、x1、x2、y1、y2、distance等字段。
resnet34_fold0_best.pth：预训练的ResNet34模型权重文件，用于模型复现和迁移学习。
valid_score_np_0.npy：验证集得分数据，用于模型评估。
数据格式：数据以CSV、NPY和Pth格式提供，便于数据分析、模型训练和结果提交。
来源信息：数据来源于相关研究或竞赛，具体来源未明确。已进行初步处理，适用于模型训练和评估。
该数据集适合用于车辆行驶距离预测、计算机视觉、目标检测等相关研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自动驾驶、智能交通、计算机视觉等领域的学术研究，如车辆轨迹预测、行驶行为分析等。
行业应用：可以为自动驾驶系统、智能导航系统、交通流量预测等提供数据支持。
决策支持：支持交通管理部门进行交通流量分析、道路规划和安全评估。
教育和培训：作为相关领域课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践车辆行驶距离预测技术。
此数据集特别适合用于探索视频数据与车辆行驶距离之间的关系，帮助用户构建和优化预测模型，提升预测精度。
