网页截图数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网页截图,视觉分类,图像识别,网页分类,数据集,计算机视觉,机器学习
数据概述：
本数据集包含20000个网页的URL、文本内容以及网页截图，截图分为1440x900像素和224x224像素两种分辨率。数据集根据网页的视觉外观将截图分为4类，适用于图像分类和视觉分析任务。数据集创建于2019年第二季度，是研究网页视觉特征和分类算法的重要资源。
数据用途概述：
该数据集适用于网页分类、图像识别、视觉特征提取、计算机视觉算法开发等场景。研究人员可利用此数据集进行网页分类模型的训练与评估，探索不同分辨率截图对分类性能的影响。开发者可将其用于训练图像分类器或视觉分析工具，助力网页内容理解与自动化处理。此外，数据集还支持学术研究，为相关领域的论文提供实验数据和基准测试。
引用方式：
若使用本数据集，请参考以下引用格式：
@data{aydos2020,
title={WebScreenshots},
url={https://www.kaggle.com/ds/202248},
DOI={10.34740/KAGGLE/DS/202248},
publisher={Kaggle},
author={Fahri Aydos},
year={2020}
}
数据集下载：
1440x900像素分辨率的截图可从以下链接下载：
https://drive.google.com/drive/folders/1RUTXO0nJLbmDPIO8h6aixhVyuhmvT7VB
