宠物图片Pawpularity预测数据集PetImagePawpularityPredictionDataset-lmcoding
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 机器学习, 宠物, 图像分类, 深度学习, 数据增强, 宠物评估, 动物福利
数据概述：
该数据集包含宠物图片及其对应的Pawpularity评分，旨在用于预测宠物图片的受欢迎程度。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，但可能涵盖全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包括图片ID（Id）、12个与图片内容相关的特征（Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur），以及Pawpularity评分（Pawpularity）和kfold分组信息。
数据格式：主要为CSV格式，包含训练数据，便于数据分析和模型训练。此外，还包括PyTorch模型文件（.pth）、Python脚本（.py）和wheel文件（.whl）。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛。
该数据集适合用于图像分类、回归任务和深度学习模型的训练与评估。
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：适用于图像识别、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，例如，探索影响宠物图片受欢迎程度的因素，开发新的图像特征提取方法等。
行业应用：可以为宠物相关的行业提供数据支持，例如，宠物社交平台、宠物用品电商等，用于提升用户体验、优化产品推荐等。
决策支持：支持宠物行业从业者进行市场分析和营销策略制定，例如，分析不同类型图片的受欢迎程度，调整内容创作方向等。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解图像数据处理、模型训练与评估的流程。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片受欢迎程度的因素，并构建预测模型，从而实现对宠物图片受欢迎程度的量化评估和预测。
