艺术风格图像分类数据集ArtStyleImageClassificationDataset-parsaaskari
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术风格, 图像分类, 风格识别, 艺术家, 流派, 数据集, 机器学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自WikiArt网站的艺术作品信息，记录了不同艺术风格的图像文件路径及其相关元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的艺术作品集合。
地理范围：数据来源于WikiArt网站，涵盖全球范围内的艺术作品。
数据维度：包括图像文件路径（file）、艺术家（artist）、流派（genre）、风格（style）和类别（cat）等字段，用于图像分类和风格识别任务。
数据格式：CSV格式，文件名为style_path_df.csv，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，方便直接用于模型训练。
来源信息：数据来源于WikiArt，已进行清洗和整理，便于用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于艺术风格图像的分类、风格识别以及艺术家作品分析。
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：适用于计算机视觉、机器学习和艺术史交叉领域的学术研究，如艺术风格分类、艺术家作品风格分析、图像检索等。
行业应用：可用于开发艺术品推荐系统、博物馆数字化项目、艺术品市场分析工具等。
决策支持：支持艺术机构和收藏家进行作品分类、风格分析和市场趋势预测。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习和艺术史课程的实训素材，帮助学生理解图像分类技术在艺术领域的应用。
此数据集特别适合用于探索艺术作品的风格特征，构建艺术风格分类模型，并实现对艺术作品的自动分类和分析。
