图像标注平衡数据集ImageAnnotationBalanceDataset-gabrieletaz
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，目标检测，图像标注，数据集，计算机视觉，机器学习，表格识别，图像分析
数据概述：
该数据集包含来自图像标注的数据，记录了图像中目标对象的标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态图像标注数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，可视为通用图像数据集。
数据维度：数据集包含多个字段，如part（标注类型）、file（文件名）、file_img（图像文件名）、type（标注对象类型）、x、y（坐标信息）、x_min、y_min、x_max、y_max（边界框坐标）、x_resize、y_resize（图像缩放比例）、area（目标区域面积）、rapp_bh（宽高比）、x_min_new、y_min_new、x_max_new、y_max_new（新的边界框坐标）、code_class（类别编码）。
数据格式：CSV格式，文件名为perfect_balance_new.csv，便于数据处理和分析。来源于图像标注项目，已进行标准化处理。
该数据集适用于图像识别、目标检测和计算机视觉等领域，可以用于训练和评估模型。
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、图像识别等领域的学术研究，如目标检测算法优化、图像标注质量评估等。
行业应用：可以为图像识别、智能监控、自动驾驶等行业提供数据支持，尤其是在目标检测和图像分析方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如优化图像处理流程、提高目标识别准确率。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像标注和目标检测。
此数据集特别适合用于探索图像中目标对象的分布规律和检测算法的性能评估，帮助用户实现提升目标检测精度、优化模型训练效果等目标。
