宠物图片质量评估Pawpularity数据集PetImageQualityEvaluationPawpularityDataset-usharengaraju
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 质量评估, 机器学习, 计算机视觉, 数据标注, 图像分析, Pawpularity
数据概述：
该数据集包含来自宠物图片的数据，记录了用于评估宠物图片质量的Pawpularity评分以及相关的图像特征和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但包含各种宠物图像。
数据维度：包括图像ID、Subject Focus（主体焦点）、Eyes（眼睛）、Face（脸部）、Near（近景）、Action（动作）、Accessory（配饰）、Group（群体）、Collage（拼贴）、Human（人类）、Occlusion（遮挡）、Info（信息）、Blur（模糊）、Pawpularity（Pawpularity评分）、is_cat（是否为猫）、class（类别）、file_path（文件路径）、img_mean（图像均值）、img_std（图像标准差）、img_skew（图像偏度）、red_mean（红色通道均值）、green_mean（绿色通道均值）、blue_mean（蓝色通道均值）、rows（行数）、columns（列数）、channels（通道数）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为mergedtraincsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的宠物图像数据集，包含了Pawpularity评分，该评分是衡量图像质量的重要指标，并附带图像的各种特征信息。
该数据集适合用于图像质量评估、宠物图像识别和分析，以及相关机器学习模型的训练和验证。
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、图像处理、机器学习等领域的学术研究，如图像质量评估、特征重要性分析等。
行业应用：为宠物相关的产品或服务提供数据支持，如宠物社交平台、宠物图片质量优化工具等。
决策支持：支持宠物图像相关的产品设计和用户体验优化，例如提升宠物照片的视觉吸引力。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像分析和评估。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片Pawpularity评分的因素，以及构建基于图像特征的质量预测模型，帮助用户提升宠物图片的视觉效果和质量。
