细胞图像分类模型评估数据集_Cell_Image_Classification_Model_Evaluation
数据来源：互联网公开数据
标签：细胞图像, 图像分类, 模型评估, 深度学习, 计算机视觉, 神经网络, 生物医学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于细胞图像分类模型评估的结构化数据，由多个fold（交叉验证折）组成，每个fold包含模型评估的元数据、指标、最佳模型权重和阈值分数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于评估模型在特定时间点上的表现。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用细胞图像分类任务。
数据维度：数据集包含多个fold，每个fold包含以下关键数据：
metadata.json: 包含fold的元数据，如数据集信息、模型配置等。
metrics.json: 包含模型在验证集上的评估指标，如准确率、精确率、召回率等。
model_best.pth: 最佳模型的权重文件，用于模型推理。
threshold_per_class_scores.csv: 包含不同置信度阈值下，每个类别的分数，用于分析模型性能。
数据格式：数据以多种格式提供，包括JSON（metadata.json, metrics.json）、CSV（threshold_per_class_scores.csv）和PyTorch模型权重文件（.pth），便于模型评估和分析。
来源信息：数据来源于细胞图像分类任务，已进行预处理和模型训练，用于模型性能评估。
该数据集适合用于细胞图像分类模型的性能评估和分析。
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：适用于深度学习模型在细胞图像分类领域的学术研究，如模型性能比较、算法优化等。
行业应用：可为生物医学影像分析、病理诊断等领域提供模型评估数据支持。
决策支持：支持细胞图像分类模型的选择和优化，帮助科研人员和工程师提升模型性能。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于评估不同细胞图像分类模型的性能，分析模型在不同置信度阈值下的表现，并为模型优化提供参考。
