宠物图片视觉特征与评分预测训练数据集PetImageVisualFeatureandScorePredictionTrainingDataset-zhenyang8848
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物图像, 视觉特征, 评分预测, 图像识别, 机器学习, 计算机视觉, 数据标注, 动物行为
数据概述：
该数据集包含来自Petfinder平台的宠物图片及其对应的视觉特征和评分数据，旨在用于训练宠物图片评分预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于Petfinder平台，涵盖全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
Id：图片的唯一标识符。
Subject Focus：宠物是否是照片的焦点。
Eyes：宠物眼睛是否可见。
Face：宠物面部是否清晰可见。
Near：宠物是否靠近镜头。
Action：宠物是否在行动中。
Accessory：宠物是否有配件。
Group：图片中是否有多个宠物。
Collage：图片是否为拼贴。
Human：图片中是否有人类。
Occlusion：宠物是否被遮挡。
Info：图片中是否有额外信息。
Blur：图片是否模糊。
Pawpularity：宠物受欢迎程度评分，数值范围0-100。
path：图片在原始存储位置的路径。
norm_score：归一化后的评分。
bins：评分分箱信息。
fold：交叉验证折叠信息。
数据格式：CSV格式，文件名为train_swin_10foldscsv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于宠物图片特征分析、评分预测、图像分类和机器学习模型训练。
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、机器学习等领域的研究，例如宠物行为分析、图像特征与评分关系研究。
行业应用：可用于宠物社交平台、宠物电商、宠物医疗等行业，例如宠物图片推荐、宠物健康评估、宠物行为分析等。
决策支持：支持宠物行业的产品设计、市场营销和用户体验优化，例如根据图片特征预测用户喜好，提升产品曝光率。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生理解图像特征提取、模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索宠物图片视觉特征与受欢迎程度之间的关系，构建预测模型，从而实现对宠物图片进行智能评估和推荐。
