宠物图像Pawpularity评分预测数据集PetImagePawpularityScorePrediction-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 评分预测, 机器学习, 计算机视觉, 数据增强, 模型评估, 多模态学习
数据概述：
该数据集包含来自宠物图像的数据，记录了基于图像特征的Pawpularity评分预测结果。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，但主要关注宠物图像，可能涵盖全球范围。
数据维度：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv：包含模型在不同折（fold）上的性能评估结果，包括epoch、RMSE（均方根误差）等指标。
oof_prediction_by_best_metric.csv：包含对训练集（OOF, Out-of-Fold）的预测结果，包括图像ID和Pawpularity评分以及其他图像特征。
tta_prediction_by_best_metric.csv：包含使用测试时增强（TTA, Test-Time Augmentation）的预测结果，包括图像ID和Pawpularity评分以及其他图像特征。
train_skf-11bins-5fold.csv：包含训练集信息，包括图像ID、图像特征（Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur）以及Pawpularity评分和折数。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型训练。
该数据集特别适用于宠物图像的Pawpularity评分预测，以及图像特征与评分之间的关系研究。
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、评分预测等领域的研究，例如图像特征对Pawpularity的影响分析、不同模型性能的对比分析等。
行业应用：可以为宠物行业提供数据支持，例如宠物图像质量评估、宠物社交平台的用户行为分析、宠物相关产品的推荐系统等。
决策支持：支持宠物相关领域的决策制定，例如宠物图像优化、市场营销策略制定等。
教育和培训：作为机器学习、计算机视觉等课程的实训数据，用于模型训练、评估和调优。
此数据集特别适合用于探索图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系，以及构建和优化Pawpularity评分预测模型，帮助用户实现更准确的评分预测和更深入的图像理解。
