宠物图片Pawpularity评分预测多模态数据集PetImagePawpularityScorePredictionMultimodalDataset-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物图像, 多模态学习, 评分预测, 机器学习, 计算机视觉, 数据分析, 模型评估
数据概述：
该数据集包含来自宠物图像的数据，用于预测图像的Pawpularity评分，Pawpularity是衡量宠物图片受欢迎程度的指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为一个静态数据集，用于训练和评估模型。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可以推测为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包含图像数据和结构化元数据。结构化数据包括图像的各种特征，如Subject Focus（主体焦点）、Eyes（眼睛）、Face（脸）、Near（近景）、Action（动作）、Accessory（配饰）、Group（群体）、Collage（拼贴）、Human（人类）、Occlusion（遮挡）、Info（信息）、Blur（模糊）等，以及Pawpularity评分。此外，还包括用于模型评估的fold信息，以及不同epoch下的logloss和rmse等评估指标。
数据格式：数据主要以多种格式提供，包括：CSV格式，用于存储结构化数据，如训练集、验证集、测试集以及模型评估结果；PTH格式，用于存储训练好的模型权重；PNG格式，用于存储图像数据。
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：适用于计算机视觉、多模态学习、图像评分预测等领域的学术研究，例如，分析不同特征对Pawpularity评分的影响，探索图像特征与评分之间的关系。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，用于改进宠物图片推荐算法、优化内容展示策略。
决策支持：支持宠物行业从业者进行市场分析、用户行为分析，从而制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉课程的实训材料，帮助学生理解和实践图像分析、评分预测等任务。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片受欢迎程度的因素，构建预测模型，并评估模型的性能。
