图像风格分类数据集ImageStyleClassificationDataset-baoquoc2021
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 风格识别, 图像识别, 机器学习, 计算机视觉, 数据集, 图像处理, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的图像数据，记录了图像的风格类别和相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未作具体限定，图像内容可能涉及全球范围内的物体和场景。
数据维度：数据集包括图像的类别（Class）、标签（Label）、文件路径（Path）和子类别（SubClass）等信息，用于图像的分类和风格识别任务。
数据格式：CSV格式，文件名为t_datacsv，便于数据的组织和分析。
来源信息：数据集来源于hiip-image-style-dataset-part-2，已经过初步的数据整理。
该数据集适合用于图像风格识别、图像分类和目标检测等领域的研究。
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、图像处理和机器学习等领域的学术研究，例如图像风格迁移、图像内容分析和图像检索等。
行业应用：可以为图像识别、图像搜索和内容推荐等行业提供数据支持，尤其在智能相册、社交媒体和电商平台等领域具有应用价值。
决策支持：支持图像内容分析相关的决策制定，例如广告投放策略优化、用户行为分析等。
教育和培训：作为计算机视觉和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像处理和分类技术。
此数据集特别适合用于探索图像风格的规律与特征，帮助用户实现图像分类、风格迁移和图像内容理解等目标。
