图表类型识别数据集_Chart_Type_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图表识别, 图像分类, 机器学习, 数据集, 计算机视觉, 图表分析, 可视化, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自图表图像的数据，记录了图表的文件名、来源和图表类型信息，用于训练图表类型识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，但图表类型具有通用性。
数据维度：包括“img_file_name”（图像文件名）、“source”（图表来源，如“generated”或“extracted”）和“chart_type”（图表类型，如“vertical_bar”、“line”、“scatter”等）等字段。另包含一个记录损坏文件名的csv文件。
数据格式：主要为.csv、.pth、.yaml和.pkl格式，其中name_source_df.csv提供了图像文件与图表类型之间的对应关系，.pth文件可能包含训练好的模型权重，.yaml文件可能包含模型超参数配置信息，.pkl文件可能包含模型训练过程中的中间结果。
来源信息：数据来源于Benetech Making Graphs Accessible项目，旨在促进图表的可访问性。该数据集已进行预处理，用于图表类型识别任务。
该数据集适合用于图表类型识别和图像分类的研究，以及深度学习模型的训练与评估。
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、模式识别等领域的研究，如图表图像的自动分类、图表结构分析等。
行业应用：可以为数据可视化、商业智能、金融分析等行业提供数据支持，特别是在自动化图表生成、图表信息提取等领域。
决策支持：支持决策者快速理解图表信息，提升决策效率。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的教学素材，帮助学生理解图像分类、目标检测等技术。
此数据集特别适合用于探索不同类型图表的视觉特征，训练识别模型，实现图表类型的自动分类和分析，从而提高信息获取效率。
