图像描述实体数值预测数据集ImageDescriptionEntityValuePredictionDataset-farhakouser
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体识别, 数值预测, 计算机视觉, 数据标注, 机器学习, 文本分析, 跨模态学习
数据概述：
该数据集包含来自图像描述的数据，记录了图像中实体与其对应数值之间的关系，主要用于训练和评估实体数值预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像识别和数值预测任务。
数据维度：
train.csv：包含图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）。
test.csv：包含图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）。
sample_test.csv：与test.csv结构相同，为测试集样例。
sample_test_out.csv：包含预测结果，包括index和prediction两列，用于提交。
sample_test_out_fail.csv：包含预测失败的index和prediction。
数据格式：CSV格式，包含训练集、测试集和预测结果文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于图像描述相关的公开数据集，已进行预处理，包括图像链接提取和实体标注。
该数据集适合用于图像理解、实体识别和数值预测等任务。
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、自然语言处理和跨模态学习交叉领域的学术研究，如图像内容理解、实体数值预测、多模态信息融合等。
行业应用：为智能监控、工业自动化、智能家居等领域提供数据支持，例如在图像中识别设备状态、预测传感器数值等。
决策支持：支持基于图像的决策制定，例如在工业生产中预测设备运行参数、优化生产流程等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分析和数值预测。
此数据集特别适合用于探索图像内容与数值之间的关联，帮助用户开发和优化实体数值预测模型，提升模型在实际应用中的表现。
