宠物图片Pawpularity评分预测数据集PetImagePawpularityScorePrediction-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 宠物, 图像分类, 评分预测, 深度学习, 计算机视觉, 数据增强
数据概述：
该数据集包含宠物图片及其对应的Pawpularity评分数据，用于构建图像评分预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内宠物图片。
数据维度：数据集包含多维度的图像特征和Pawpularity评分。主要数据项包括：Id（图片唯一标识）、Subject Focus（主体聚焦）、Eyes（眼睛）、Face（面部）、Near（近景）、Action（动作）、Accessory（配件）、Group（群体）、Collage（拼贴）、Human（人类）、Occlusion（遮挡）、Info（信息）、Blur（模糊）、Pawpularity（宠物受欢迎程度评分）、bins（评分分箱）、bins_name（分箱名称）、fold（交叉验证折数）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包括score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv（包含不同折的RMSE评估指标）、oof_prediction_by_best_metric.csv（包含OOF预测结果）、tta_prediction_by_best_metric.csv（包含TTA预测结果）、train_skf-11bins-5fold.csv（包含训练集划分信息）。此外，还包含模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行预处理，包括特征提取和评分标注。
该数据集适合用于图像分类、评分预测和模型评估。
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、图像识别等领域的学术研究，如图像特征提取、深度学习模型构建、评分预测算法优化等。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台等提供数据支持，用于宠物图片质量评估、用户兴趣预测、内容推荐等。
决策支持：支持宠物相关产品的市场分析、用户行为分析等决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和评分预测技术。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片Pawpularity评分的因素，并构建预测模型，提升图片推荐和内容排序的准确性。
