图像分类模型性能评估数据集ImageClassificationModelPerformanceEvaluation-rohinibojja
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, 模型评估, 计算机视觉, 性能分析, PyTorch, 图像分类, 模型对比
数据概述：
该数据集包含来自PyTorch图像模型库的图像分类模型性能评估结果，记录了不同模型在ImageNet等多个数据集上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为模型训练与评估的静态结果。
地理范围：数据基于ImageNet等公开图像数据集，不涉及特定地理区域。
数据维度：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）、参数量（param_count）、图像尺寸（img_size）、裁剪比例（cropt_pct）、插值方法（interpolation）以及与其他模型对比的性能差异（top1_diff, top5_diff, rank_diff）等。
数据格式：CSV格式，包含多个以results-开头的csv文件，如results-imagenet-real.csv，results-imagenet-r.csv等，每个文件对应一个评估数据集，便于数据分析和模型比较。
来源信息：数据来源于PyTorch图像模型库的性能评估结果，经过整理和汇总，用于模型性能的对比分析。
该数据集适合用于计算机视觉和深度学习领域的研究，特别是在图像分类模型性能评估和比较方面。
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，如模型结构设计、算法优化、迁移学习等。
行业应用：为人工智能行业提供模型选择和性能评估的参考，尤其是在图像识别、物体检测等相关应用中。
决策支持：支持在模型部署和应用中进行决策，如选择性能最佳的模型、优化模型配置等。
教育和培训：作为深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估方法，熟悉不同模型的性能表现。
此数据集特别适合用于对比不同图像分类模型的性能，探索模型结构与性能之间的关系，以及评估模型在不同数据集上的泛化能力，帮助用户优化模型选择和提升模型性能。
