宠物照片质量评估训练数据集PetPhotoQualityAssessmentTrainingData-saimanoj1661
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 图像质量, 机器学习, 数据集, 计算机视觉, 图像特征, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的宠物照片数据，记录了用于评估宠物照片质量的多种特征信息。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，但通常此类数据集面向全球范围内的宠物照片。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：Id（照片唯一标识），Subject Focus（主体焦点），Eyes（眼睛是否清晰），Face（面部是否清晰），Near（是否近距离拍摄），Action（拍摄时宠物状态），Accessory（是否有额外配饰），Group（是否为群体照），Collage（是否为拼贴照片），Human（是否有人的出现），Occlusion（是否有遮挡），Info（其他信息），Blur（模糊程度），Pawpularity（照片受欢迎程度，作为标签），kfold（交叉验证分组）以及200个图像嵌入特征（emb_1_0 到 emb_1_199），这些嵌入特征可能来自于预训练的图像模型。
数据格式：CSV格式，文件名为train (9).csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于图像质量评估、宠物照片特征分析以及图像嵌入特征的应用。
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、图像处理、机器学习等领域的学术研究，如图像质量评估、图像特征分析、图像分类与回归等。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台等提供数据支持，尤其是在宠物照片质量评级、照片推荐、图像内容分析等方面。
决策支持：支持图像内容相关的产品设计与优化，辅助构建用户友好的图像应用。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像特征提取与分析。
此数据集特别适合用于探索照片特征与宠物照片受欢迎程度之间的关系，以及构建基于图像特征的预测模型，从而提升照片推荐和内容分析的准确性。
