宠物图片可爱度预测数据集PetImagePawpularityPrediction-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 宠物, 可爱度, 数据增强, 图像分类, 回归分析, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含宠物图片的特征数据及对应的可爱度评分，旨在用于预测宠物图片在社交媒体上的受欢迎程度。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，但图片内容主要为宠物，可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集包括图片ID、多种与图片内容相关的特征（如主体焦点、眼睛、面部、近景、动作、配饰、群体、拼贴、人类、遮挡、信息、模糊度等），以及一个名为“Pawpularity”的可爱度评分（数值型，代表图片受欢迎程度），另有bins和fold字段用于交叉验证。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如train_skf-43bins-5fold.csv（训练集，包含特征和可爱度标签）、score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv（模型评估结果）、oof_prediction_by_best_metric.csv（模型预测结果）和tta_prediction_by_best_metric.csv（测试时增强预测结果）。部分文件包含模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。
来源信息：数据来源为宠物图片，并标注了Pawpularity评分，以及进行了数据划分和模型训练。
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，特别是关于图像特征与情感关联、图像质量评估等方向。
行业应用：可用于社交媒体平台、宠物社区等，用于预测用户对宠物图片的喜好程度，从而优化内容推荐策略。
决策支持：支持宠物相关行业的市场营销活动，帮助了解哪些类型的图片更受欢迎，从而制定有效的推广策略。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材，帮助学生理解图像特征提取、模型训练与评估等流程。
此数据集特别适合用于探索图像特征与宠物图片可爱度之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化图片展示效果，提升用户互动。
