图像分类模型性能评估数据集_Image_Classification_Model_Performance_Evaluation
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，模型评估，计算机视觉，深度学习，PyTorch，模型性能，图像数据集，机器学习
数据概述：
该数据集包含了多种在PyTorch框架下训练的图像分类模型在不同图像数据集上的性能评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，主要反映模型在特定数据集上的静态性能表现。
地理范围：评估结果基于ImageNet等公开图像数据集，涵盖全球范围内的通用图像。
数据维度：数据集包括模型名称（model）、Top1准确率（top1）、Top1错误率（top1_err）、Top5准确率（top5）、Top5错误率（top5_err）、模型参数量（param_count）、输入图像尺寸（img_size）、图像裁剪比例（cropt_pct）、插值方法（interpolation）以及不同数据集上的性能差异（top1_diff, top5_diff, rank_diff）。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便用户进行数据分析和模型性能对比。数据来源于pytorch-image-models项目，并经过整理和清洗。
该数据集适用于计算机视觉领域中图像分类模型的性能评估与比较。
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、深度学习领域的学术研究，例如不同模型结构、训练策略对模型性能的影响分析等。
行业应用：为图像识别相关的行业应用提供参考，例如图像搜索引擎、智能安防、自动驾驶等领域，用于选择和优化模型。
决策支持：支持模型选型和参数调优，帮助用户在实际应用中做出更优的决策。
教育和培训：可作为深度学习、计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估和性能分析。
此数据集特别适合用于比较不同图像分类模型的性能，探索不同模型在不同数据集上的表现差异，并为模型选择和优化提供数据支持。
