图像检索数据集ImageRetrievalDataset-fedordannik
数据来源：互联网公开数据
标签：图像检索, 图像识别, 文本检索, 图像匹配, 计算机视觉, 数据集, 机器学习, 图像处理
数据概述：
该数据集包含图像文件及其对应的文本查询信息，用于图像检索任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用图像数据集。
数据维度：数据集包含以下关键组成部分：
图像文件：大量.jpg格式的图像文件，存储于test_images和train_images文件夹中。
文本查询：与图像相关的查询文本，用于检索任务。
标注文件：包括CrowdAnnotations.tsv和ExpertAnnotations.tsv，可能包含图像的标注信息。
CSV文件：包含图像文件名以及相关信息，如test_images.csv、train_dataset.csv和test_queries.csv。
数据格式：数据以图像文件（.jpg）和CSV、TSV格式的结构化文本文件组合形式提供，便于图像与文本数据的关联和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确。该数据集已经过整理，可以直接用于图像检索相关的研究和应用。
该数据集适合用于图像检索和跨模态检索相关的研究和应用。
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、自然语言处理和图像检索交叉领域的学术研究，如图像-文本匹配、跨模态检索、视觉问答等。
行业应用：可为图像搜索引擎、电商平台的产品搜索、内容推荐系统等提供数据支持，尤其在基于图像的搜索和推荐方面具备实用性。
决策支持：支持企业在图像内容管理、图像版权监测等方面的决策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像检索相关技术。
此数据集特别适合用于探索图像与文本之间的关联关系，评估不同图像检索算法的性能，并提升在真实场景中的检索精度。
