亚马逊商品图片尺寸预测数据集AmazonProductImageSizePrediction-bhaveshpareek
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 尺寸预测, 亚马逊, 商品图片, 数据标注, 深度学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊平台的商品图片数据，记录了商品图片相关信息及其预测的尺寸，适用于图像尺寸预测、商品特征提取等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的商品图片数据集。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖全球范围内的商品信息。
数据维度：数据集包含多个字段，主要包括：index（索引）、image_link（图片链接）、group_id（商品分组ID）、entity_（尺寸实体，如height、width等）以及prediction（预测的尺寸值）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv、test.csv、sample_test.csv和train.csv，便于数据处理和分析。其中，sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv包含预测结果，test.csv包含待预测的图片信息，sample_test.csv和train.csv可能包含训练数据。
来源信息：数据来源于亚马逊商品页面，经过整理和标注，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于图像尺寸预测、商品特征提取等研究，以及机器学习模型的构建与优化。
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、图像处理和机器学习交叉领域的学术研究，例如商品图像尺寸预测、特征提取、图像分类等。
行业应用：为电商平台、图像处理公司提供数据支持，尤其在商品图像管理、自动化图像处理、产品推荐等方面具备实用性。
决策支持：支持电商平台优化商品展示、提升用户体验，以及改进图像处理算法的准确性和效率。
教育和培训：适合作为计算机视觉、机器学习、深度学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握图像数据处理和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索商品图像尺寸预测模型，帮助用户构建高效的图像处理流程，提升商品展示的质量和用户体验。
