图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-aashishsekar
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体识别, 数值预测, 机器学习, 计算机视觉, 数据标注, 预测模型, 文本分析
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，适用于通用图像识别和数值预测任务。
数据维度：数据集包括多项数据，如图像链接、分组ID、实体名称和预测值等。其中，train.csv 包含图像链接、分组ID、实体名称和实体值。sample_test.csv 和 test.csv 包含图像链接、分组ID和实体名称。sample_test_out.csv 和 sample_test_out_fail.csv 包含预测结果的索引和预测值。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv, test.csv, sample_test.csv, sample_test_out.csv, sample_test_out_fail.csv 五个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于图像标注项目，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于图像识别、实体识别、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、自然语言处理以及机器学习交叉领域的学术研究，如图像中实体数值的自动预测、多模态信息融合等。
行业应用：可为智能图像分析、智能制造、智慧城市等行业提供数据支持，尤其在自动化检测、智能监控等方面具有应用价值。
决策支持：支持基于图像信息的决策制定，例如在工业质检、环境监测等领域，实现自动化数据分析和决策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和数值预测技术。
此数据集特别适合用于探索图像中实体与其数值之间的关系，构建预测模型，从而实现对图像内容的深入理解和分析。
