宠物图像质量评估交叉验证数据集PetImageQualityEvaluationCross-validationDataset-jackchungchiehyu
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物图像, 图像质量, 交叉验证, 图像识别, 机器学习, 数据集, 动物, 分类
数据概述：
该数据集包含宠物图像数据，用于评估图像质量和训练图像识别模型。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：数据未限定地理范围，图像来源多样。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一个交叉验证折叠。每个CSV文件包含以下字段：
Id：图像的唯一标识符。
Subject Focus：表示图像中主体是否清晰。
Eyes：表示图像中宠物眼睛是否清晰可见。
Face：表示图像中宠物面部是否清晰。
Near：表示宠物是否靠近镜头。
Action：表示宠物是否正在活动。
Accessory：表示宠物是否有配饰。
Group：表示图像中是否有多个宠物。
Collage：表示图像是否为拼贴图。
Human：表示图像中是否有人类。
Occlusion：表示宠物是否被遮挡。
Info：表示图像中是否有额外信息。
Blur：表示图像是否模糊。
Pawpularity：Pawpularity得分，评估图像质量的指标。
pawpularity_bin：Pawpularity得分的分类标签。
数据格式：CSV格式，文件以“train_fold”和“valid_fold”命名，代表训练集和验证集，以及交叉验证的折叠编号。
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：适用于图像质量评估、图像识别和机器学习模型的训练与验证。
行业应用：可用于宠物图像相关的产品，如宠物社交平台、宠物健康应用等，用于图像质量评估和内容推荐。
决策支持：支持图像质量评估模型的开发，帮助优化图像处理流程。
教育和培训：作为图像识别、机器学习课程的实践数据集，帮助学生理解模型训练和评估流程。
此数据集特别适合用于探索图像特征与Pawpularity得分之间的关系，以及训练用于图像质量评估和分类的模型。
