图像识别训练集标签数据集ImageRecognitionTrainingSetLabelDataset-drsinglabhawnasingla
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 图像分类, 机器学习, 数据标注, 计算机视觉, 图像数据, 训练集, 二分类
数据概述：
该数据集包含用于图像识别任务的训练数据标签信息，记录了图像文件名与其对应的类别标签。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。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用的图像识别模型训练。
数据维度：包含“Unnamed: 0”（索引列）、“file_name”（图像文件名）和“label”（图像类别标签，二分类）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为 train (1).csv，便于数据读取和处理。文件内“file_name”字段指向实际的图像文件，该数据集仅包含图像的标签信息。
该数据集适合用于图像分类、目标检测等计算机视觉相关任务的训练与评估。
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、机器学习等领域的研究，如图像分类算法的性能评估、模型训练方法研究等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在图像识别、安防监控、智能驾驶等领域。
决策支持：支持基于图像分析的决策制定，如图像检索、内容审核等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像识别任务。
此数据集特别适合用于训练二分类图像识别模型，探索图像特征与类别标签之间的关系，从而提升图像识别的准确性和泛化能力。
