图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-sigireddyviswesh
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体标注, 文本预测, 数值预测, 机器学习, 数据集, 计算机视觉, 数据分析
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：数据未明确时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像标注场景。
数据维度：数据集包括图像链接（image_link）、实体名称（entity_name）、实体数值（entity_value，仅在训练集中出现）以及预测结果（prediction）。数据集包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）以及预测结果文件sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv。
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和sample_test_out_fail.csv五个文件，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但提供了标注结果和预测结果，可能用于训练和评估预测模型。
该数据集适合用于图像识别、实体数值预测和机器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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，例如图像中实体数值的自动预测、多模态数据融合等。
行业应用：可以为智能图像分析、自动标注系统提供数据支持，例如在工业检测、医疗影像分析等领域。
决策支持：支持基于图像的决策分析，例如在产品质量检测、环境监测等领域。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生理解和实践图像标注、数值预测技术。
此数据集特别适合用于探索图像内容与数值之间的关联关系，帮助用户构建和评估图像标注与数值预测模型，提升预测精度。
