图像分类模型预测结果数据集ImageClassificationModelPredictionResults-bogdanluncasu
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 模型预测, 卷积神经网络, ResNet, VGG, 数据集, 模型评估
数据概述：
该数据集包含不同卷积神经网络（CNN）模型在图像分类任务上的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像分类场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个模型，包含以下字段：
Id：图像的唯一标识符。
Class：图像的真实类别标签。
p0 - p9：模型对图像属于各个类别的预测概率，共10个类别，概率值总和为1。
数据格式：CSV格式，每个文件以模型的名称命名，如resnet_c10.csv、vgg_c3.csv等，便于模型对比和分析。
来源信息：数据来源于对不同CNN模型在特定图像分类任务上的预测结果。
该数据集适合用于评估不同CNN模型的性能，以及进行模型融合等研究。
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：适用于深度学习、计算机视觉等领域的学术研究，如模型性能比较、模型融合、错误分析等。
行业应用：可用于图像识别、图像检索、智能监控等领域，用于评估和优化模型的实际应用效果。
决策支持：支持模型选择、模型优化等方面的决策制定，帮助用户选择最适合特定任务的模型。
教育和培训：作为深度学习课程的实训材料，帮助学生理解模型预测结果，进行模型评估与分析。
此数据集特别适合用于对比不同CNN模型的预测结果，分析模型在不同类别上的表现差异，并探索提高图像分类准确率的方法。
