宠物图片质量评估与预测数据集_Pet_Image_Quality_Assessment_and_Prediction_Dataset
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，回归分析，计算机视觉，数据增强，Pawpularity
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的宠物图片数据，用于评估和预测宠物图片的Pawpularity（受欢迎程度）评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，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、多种图像特征（如Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur）以及Pawpularity评分，并按照交叉验证的Fold进行组织。
数据格式：主要为CSV格式，包含训练集、预测结果和模型评估指标，同时包含模型权重文件(.pth)和图像文件(.png)。
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、图像处理和机器学习领域的学术研究，如图像质量评估、图像特征重要性分析、回归模型优化等。
行业应用：可用于宠物相关的行业，如宠物社交平台、宠物电商网站等，用于提升图片质量、预测用户对图片的喜好程度。
决策支持：支持宠物图片展示策略的制定，帮助平台优化图片推荐算法，提高用户参与度和转化率。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像特征提取、模型训练和评估过程。
此数据集特别适合用于探索影响宠物图片Pawpularity的因素，并构建预测模型，从而优化图片展示策略，提升用户体验和平台效益。
