宠物图片质量评估数据集PetImageQualityAssessment-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 图像质量, 机器学习, 分类, 回归, 数据增强, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含用于宠物图片质量评估的数据，主要用于训练模型预测图片的质量得分。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，图片来源广泛，涵盖不同品种的宠物。
数据维度：数据集包括训练集（train_skf-43bins-5fold.csv），包含图像ID、与图片相关的特征（如Subject Focus, Eyes, Face等）、宠物图片的Pawpularity（受欢迎程度）评分以及分组信息（bins和fold）；还包括评估集（score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv），包含模型在验证集上的表现评估指标（如rmse）；此外还有预测结果文件（oof_prediction_by_best_metric.csv, tta_prediction_by_best_metric.csv），包含预测的Pawpularity值。
数据格式：数据主要为CSV格式，用于存储结构化数据；同时包含.pth文件，通常为预训练模型权重；以及.png格式的图片，用于视觉展示。
来源信息：数据来源于图像识别竞赛或公开数据集，已进行预处理，包括特征提取和Pawpularity评分标注。
该数据集适合用于图像质量评估、宠物图片特征分析，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、迁移学习等领域的学术研究，如图像质量评估算法、宠物图片特征分析等。
行业应用：可以为宠物相关的行业提供数据支持，如宠物社交平台、宠物电商、宠物医疗等，用于图片质量优化、宠物图片推荐等。
决策支持：支持宠物图片相关的产品设计与优化，帮助提升用户体验。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分析和模型训练。
此数据集特别适合用于探索图片特征与Pawpularity评分之间的关系，帮助用户实现图像质量的自动评估和优化。
