宠物图像Pawpularity预测数据集PetImagePawpularityPredictionDataset-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 机器学习, 图像分类, 预测, 深度学习, 数据增强, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含宠物图像数据，用于预测图像的Pawpularity分数，Pawpularity代表了图像的受欢迎程度。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：数据来源未明确，但可推测为宠物相关的图像。
数据维度：数据集包括图像数据（以.png格式存储）以及相关的结构化数据，结构化数据包含图像的Id、Subject Focus、Eyes、Face、Near、Action、Accessory、Group、Collage、Human、Occlusion、Info、Blur、Pawpularity等特征，以及由这些特征生成的bins和bins_name，用于预测Pawpularity分数。另包含训练过程中的rmse、rmse_tta、rmse_final等评估指标，以及fold信息，用于交叉验证。
数据格式：主要为.csv格式，包含score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv、oof_prediction_by_best_metric.csv、tta_prediction_by_best_metric.csv、train_skf-11bins-5fold.csv等文件，以及.pth格式的预训练模型参数文件。
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：适用于图像识别、机器学习、深度学习等领域的学术研究，例如图像分类、回归预测、图像特征分析等。
行业应用：可用于宠物行业、社交媒体、电商平台等领域，用于预测宠物图像的受欢迎程度，优化内容推荐、提升用户参与度等。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销、用户行为分析等决策制定。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解图像处理和预测模型。
此数据集特别适合用于探索图像特征与Pawpularity分数之间的关系，帮助用户开发预测模型，优化图像内容，提升用户体验。
