图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-mathgirlwho
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体标注, 数值预测, 机器学习, 计算机视觉, 数据集, 自然语言处理, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自图像标注任务的数据，记录了图像中实体及其对应数值的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的图像标注与实体数值预测任务。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，其中：
train.csv：包含图像链接（image_link）、实体所属分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）。
test.csv：包含索引（index）、图像链接（image_link）、实体所属分组ID（group_id）和实体名称（entity_name）。
sample_test.csv：包含索引（index）、图像链接（image_link）、实体所属分组ID（group_id）和实体名称（entity_name）。
sample_test_out.csv：包含索引（index）和预测的数值（prediction）。
sample_test_out_fail.csv：包含索引（index）和预测的数值（prediction）。
数据格式：CSV格式，提供了训练集、测试集以及预测结果的样本文件，便于模型训练、评估与结果分析。
来源信息：数据来源于图像标注项目，已进行初步的预处理和格式化，适用于机器学习模型的训练与测试。
该数据集适合用于图像识别、实体数值预测等相关领域的研究和应用。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如图像中实体数值的自动识别与预测、多模态信息融合等。
行业应用：为图像处理、智能制造、智慧城市等行业提供数据支持，尤其适用于自动化检测、监控与分析等领域。
决策支持：支持基于图像数据的决策制定，如设备状态监测、环境参数分析等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像处理与数值预测模型。
此数据集特别适合用于探索图像中实体与数值之间的关联关系，帮助用户构建和优化图像识别与数值预测模型，从而实现自动化信息提取和分析。
