宠物图像Pawpularity预测模型训练与评估数据集PetImagePawpularityPredictionModelTrainingandEvaluationDataset-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 宠物, Pawpularity, 图像分类, 模型评估, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于宠物图像Pawpularity（受欢迎程度）预测模型的训练、验证和测试数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但Pawpularity指标通常与社交媒体平台互动相关，可能涵盖全球范围。
数据维度：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv：包含不同fold（交叉验证折）在训练过程中，基于最佳指标（如RMSE）的模型性能评估结果，包括epoch、rmse、rmse_tta（测试时间增强后的均方根误差）和rmse_final（最终均方根误差）。
oof_prediction_by_best_metric.csv：包含基于最佳指标得到的OOF（Out-of-Fold，袋外）预测结果，以及图像的特征信息，如Subject Focus（主体焦点）、Eyes（眼睛）、Face（脸部）、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）、Pawpularity（受欢迎程度）、Pawpularity_log1p（对Pawpularity取log1p处理后的值）、Pawpularity_norm（Pawpularity标准化后的值）、bins（分箱）、bins_name（分箱名称）和fold（交叉验证折）。
tta_prediction_by_best_metric.csv：包含使用测试时间增强（TTA）后的预测结果，字段与oof_prediction_by_best_metric.csv相似。
train_skf-11bins-5fold.csv：包含训练集信息，包括图像ID、图像特征、Pawpularity相关指标以及分箱信息和fold信息。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型训练。此外，还包含模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。
来源信息：数据集的具体来源未明确，但根据文件命名和字段信息推测，该数据集用于Pawpularity预测模型的训练和评估，可能来自公开的竞赛或研究项目。数据经过预处理，包括特征提取、标签生成和交叉验证划分。
该数据集适合用于图像分类、回归任务，以及模型性能评估和比较。
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、机器学习等领域的学术研究，例如图像特征工程、模型优化、迁移学习等。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，用于改进宠物图像的推荐算法、受欢迎程度预测，以及用户行为分析。
决策支持：可以帮助宠物相关的产品和服务提供商更好地理解用户偏好，优化营销策略。
教育和培训：作为机器学习和计算机视觉课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉图像数据处理、模型训练和评估流程。
此数据集特别适合用于研究图像特征与Pawpularity之间的关系，以及探索不同的模型结构和训练策略对预测精度的影响，帮助用户实现对宠物图像受欢迎程度的精准预测，并优化相关业务决策。
