宠物图像Pawpularity预测与模型评估数据集PetImagePawpularityPredictionandModelEvaluation-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 宠物, 分类, 预测, 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）预测的模型训练、验证以及评估所需的数据，包括图像特征、预测结果和模型性能评估指标。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，但涵盖了宠物图像的通用特征。
数据维度：数据集包括图像的多种特征（如Subject Focus, Eyes, Face, Near等）、预测的Pawpularity值、以及模型在不同折（fold）上的表现指标。
数据格式：主要为CSV格式，包括score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv（模型评估指标）、oof_prediction_by_best_metric.csv（带外预测结果）、tta_prediction_by_best_metric.csv（测试时增强预测结果）和train_skf-11bins-5fold.csv（训练集分割信息）等。此外，还包含模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。
来源信息：数据来源于宠物图像识别相关的机器学习项目，已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于计算机视觉、图像分类和回归模型的训练、验证和评估。
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、深度学习等领域的研究，如图像特征提取、模型优化、多模态数据融合等。
行业应用：可用于宠物行业的图像分析，如宠物照片的受欢迎程度预测、宠物社交媒体内容推荐等。
决策支持：为宠物相关产品的市场营销、用户行为分析提供数据支持。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解模型训练、评估和调优过程。
此数据集特别适合用于探索图像特征与Pawpularity之间的关系，以及评估不同模型在宠物图像识别任务中的性能，帮助用户构建和优化宠物图像识别模型。
