宠物图像特征与评分数据集PetImageFeatureandPawpularityScoreDataset-wizardjr
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物图像, 图像识别, 机器学习, 图像特征, Pawpularity, 数据标注, 计算机视觉, 宠物分析
数据概述：
该数据集包含来自宠物图像的数据，记录了图像的视觉特征与相应的Pawpularity评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容主要为宠物，涵盖范围广泛。
数据维度：数据集包括多个维度，如Id（图像唯一标识符）、Subject Focus（主体是否聚焦）、Eyes（眼睛是否可见）、Face（脸部是否可见）、Near（是否为近景）、Action（是否有动作）、Accessory（是否有配饰）、Group（是否为群体图像）、Collage（是否为拼贴图）、Human（是否有人类）、Occlusion（是否有遮挡）、Info（是否有额外信息）、Blur（模糊程度）、Pawpularity（评分，衡量图像受欢迎程度）、path_location（图像文件路径）和phash（感知哈希值）。
数据格式：CSV格式，文件名为finalizedcsv，便于数据分析和图像处理。
来源信息：数据来源未明确，但包含图像特征和Pawpularity评分，已进行结构化处理。
该数据集适合用于图像识别、特征分析和Pawpularity评分预测等研究和技术应用。
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、机器学习与宠物图像相关的学术研究，如图像特征提取、图像分类、Pawpularity评分预测等。
行业应用：可以为宠物行业提供数据支持，特别是在宠物图像识别、社交媒体内容分析和宠物产品推荐方面。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销策略制定和用户行为分析。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像特征和评分预测方法。
此数据集特别适合用于探索图像特征与Pawpularity评分之间的关系，帮助用户实现图像受欢迎程度的预测和分析。
