天气图像分类数据集WeatherImageClassificationDataset-uthaya5
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 天气识别, 计算机视觉, 机器学习, 图像识别, 数据集构建, 深度学习, 气象学
数据概述：
该数据集包含用于天气状况识别的图像数据，记录了不同天气条件下拍摄的图像。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体拍摄时间，可视为静态图像数据集使用。
地理范围：数据未限定地理位置，图像可能来自全球不同地区。
数据维度：数据集主要包括图像文件（.jpg, .jpeg, .png）和对应的标签数据。标签数据包含“Image_id”（图像文件名）和“labels”（图像类别，0代表晴朗，1代表多雾，以此类推）两个字段。
数据格式：图像数据为多种格式（.jpg, .jpeg, .png），标签数据为CSV格式，文件名为test.csv，方便图像与标签的对应和处理。
来源信息：数据集来源于开放资源，用于图像分类任务。该数据集适合用于计算机视觉和机器学习相关研究。
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、图像识别和机器学习领域的学术研究，如图像分类算法的开发与测试，以及天气状况识别的研究。
行业应用：可用于气象监测、智能监控、自动驾驶等领域，实现基于图像的天气状况自动判断。
决策支持：支持气象部门和相关行业进行天气预报和决策支持。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员进行图像识别和分类模型的训练。
此数据集特别适合用于探索不同天气条件下的图像特征，训练图像分类模型，并评估其在天气识别任务中的性能。
