宠物图片可爱度预测模型训练数据集_Pet_Image_Pawpularity_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 可爱度, 机器学习, 图像分类, 深度学习, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估宠物图片可爱度预测模型的数据，主要来源于宠物图像，并提供了用于模型训练的标签和相关评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的宠物图像。
数据维度：数据集包括图像ID、图像特征（如“Subject Focus”、“Eyes”、“Face”等）、宠物可爱度评分（Pawpularity，数值型，0-100）以及其他辅助信息。关键的指标包括logloss、rmse等，以及TTA（Test Time Augmentation，测试时增强）技术应用后的结果。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含训练集划分信息（train_skf-11bins-5fold.csv）、模型评估结果（score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv）、OOF（Out-of-Fold，袋外预测）和TTA预测结果（oof_prediction_by_best_metric.csv, tta_prediction_by_best_metric.csv）。此外，还包含模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。
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、图像识别、机器学习等领域的学术研究，如宠物图像特征提取、可爱度预测模型构建、以及TTA技术对模型性能的影响研究。
行业应用：为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，用于开发宠物图片推荐系统、用户互动行为分析、以及宠物相关内容的情感分析。
决策支持：支持宠物产品营销策略优化、用户画像分析、以及市场趋势预测。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型训练流程、评估指标以及图像处理技术。
此数据集特别适合用于探索宠物图像特征与可爱度评分之间的关系，帮助用户构建和优化宠物图片可爱度预测模型，实现对宠物图像的自动化评估和分析。
