图像识别实体数值预测数据集ImageRecognitionEntityValuePredictionDataset-chaitanyakohli678
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体数值, 预测, 机器学习, 计算机视觉, 数据集, 深度学习, 标注数据
数据概述：
该数据集包含来自公开资源的图像识别数据，记录了图像中实体与其对应数值的关联信息，用于训练和评估图像识别模型的预测能力。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像识别场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
train.csv：训练数据集，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：测试数据集，包含图像链接、实体分组ID和实体名称。
sample_test.csv：测试集样本，包含index, image_link, group_id, entity_name。
sample_test_out.csv：预测输出样本，包含index和prediction，prediction为模型预测的实体数值。
sample_test_out_fail.csv：预测失败的样本，包含index和prediction。
数据格式：CSV格式，文件包含train.csv，test.csv，sample_test.csv，sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开图像识别任务，已进行标准化处理。
该数据集适合用于图像识别、实体数值预测等研究和模型训练。
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、深度学习等领域的研究，如图像中数值信息的自动提取与识别。
行业应用：可为智能制造、工业检测等行业提供数据支持，例如用于设备状态监测、产品质量评估等。
决策支持：支持基于图像的自动化分析和决策制定，例如在生产流程中实现快速检测。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解和实践图像识别技术。
此数据集特别适合用于探索图像特征与实体数值之间的关系，帮助用户构建和优化图像识别模型，实现对图像中数值信息的准确预测。
