宠物图片可爱度预测数据集PetImagePawpularityPredictionDataset-calaway84
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：
该数据集包含宠物图片的特征数据和对应的可爱度评分，用于训练和评估宠物图片可爱度的预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包括图片ID、多项关于图片内容的特征（如主体焦点、眼睛、面部、是否靠近、动作、配饰、群体、拼贴、人类、遮挡、信息、模糊度等）以及Pawpularity（可爱度评分）和phash（感知哈希值）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、val.csv（验证集）和submission.csv（提交文件）。此外，还包含一个预训练的深度学习模型文件pawpularity_model.h5。
来源信息：数据来源于宠物图片相关的数据集，已经经过处理，提取了图像特征并标注了可爱度评分。
该数据集适合用于图像分类、回归任务，以及深度学习模型的训练和评估。
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、情感分析等领域的学术研究，例如宠物图片可爱度预测、图像特征重要性分析等。
行业应用：可以为宠物行业、社交媒体平台提供数据支持，例如宠物图片推荐、用户喜好分析、内容创作等。
决策支持：支持宠物相关产品的市场营销策略制定、用户行为分析和产品优化。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和模型构建。
此数据集特别适合用于探索图像特征与宠物可爱度之间的关系，帮助用户构建和优化宠物图片可爱度预测模型，实现对宠物图片受欢迎程度的量化评估。
