图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePrediction-danush121
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, 数据集, 计算机视觉, 深度学习, 评估测试
数据概述：
该数据集包含图像数据及其对应的实体标注和数值预测结果，主要用于评估图像中实体数值预测模型的性能。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与数值预测任务。
数据维度：包括训练集（train.csv）、测试集（test.csv）以及预测结果文件（sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv），字段包括图像链接（image_link）、实体名称（entity_name）、分组ID（group_id）和实体数值（entity_value，仅在训练集中）。预测结果文件包含预测值（prediction）和索引（index）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集可能来源于公开图像数据集或标注项目，用于评估和测试数值预测模型。
该数据集适合用于训练、评估和比较图像中实体数值预测模型。
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、自然语言处理等交叉领域的学术研究，例如图像中物理量、尺寸、数量等的预测。
行业应用：可以为智能监控、工业检测、自动驾驶等行业提供数据支持，例如对图像中的物体尺寸、速度、压力等进行预测。
决策支持：支持自动化图像分析、图像数据处理，提高决策效率和准确性。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握图像分析和数值预测技术。
此数据集特别适合用于评估模型在图像中实体数值预测任务上的表现，并探索提高预测精度的方法。
