体育图像识别预测提交数据集_Sports_Image_Recognition_Prediction_Submission
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 体育运动, 机器学习, 深度学习, 计算机视觉, 模型预测, 迁移学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于体育图像识别任务的预测结果以及训练过程中的模型性能数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为模型预测结果和训练过程的记录。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的体育运动图像识别。
数据维度：
submission.csv：包含图像ID（image_ID）和预测标签（label），用于提交预测结果。
epoch_run_transfer_Xception.csv：记录了模型在训练过程中的指标，包括epoch轮次、准确率（accuracy）、损失值（loss）、验证集准确率（val_accuracy）和验证集损失值（val_loss）。
数据格式：数据以CSV格式存储，便于数据分析和模型评估。sports_final_model_v2.h5为训练好的模型文件，用于图像识别预测。
来源信息：该数据集是基于Xception迁移学习模型在体育图像数据集上训练得到的预测结果。
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、深度学习领域的学术研究，如图像分类、模型评估等。
行业应用：可用于体育赛事图像识别、视频分析、体育内容推荐等应用。
决策支持：可用于辅助体育赛事相关的决策分析，如运动员表现分析、比赛结果预测等。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的实训材料，帮助学生理解图像识别流程。
此数据集特别适合用于评估图像识别模型的性能，分析模型在不同体育项目上的识别效果，并用于构建体育相关的应用。
