宠物图像Pawpularity预测模型评估数据集PetImagePawpularityPredictionModelEvaluation-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物图像, 图像识别, 深度学习, 计算机视觉, 回归分析, 模型评估, 数据增强, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含用于评估宠物图像Pawpularity（受欢迎程度）预测模型性能的中间结果和模型评估数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，反映了模型训练和评估过程中的快照。
地理范围：数据主要基于宠物图像，未限定具体地理范围。
数据维度：数据集包含多个CSV文件和模型文件，核心数据项包括：
score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv：记录了不同折（fold）的模型在不同epoch下的均方根误差（RMSE）以及TTA（Test Time Augmentation，测试时增强）后的RMSE。
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，图像特征（如Subject Focus, Eyes, Face等），Pawpularity值，以及分箱信息和所属折。
tta_prediction_by_best_metric.csv：包含TTA预测结果，同样包括图像ID，图像特征，Pawpularity值，以及分箱信息和所属折。
train_skf-11bins-5fold.csv：训练集信息，包括图像ID，图像特征，Pawpularity值，分箱信息和所属折。
best_model_foldX.pth：包含每个折的最佳模型权重。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据分析和模型评估；同时包含.pth格式的模型权重文件。
来源信息：数据来源于模型训练和评估过程，经过了数据清洗和特征工程处理。
该数据集适合用于深度学习模型评估，特别是针对图像回归任务。
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、深度学习和图像识别领域的学术研究，例如模型性能评估、TTA效果分析、不同特征对Pawpularity影响的研究等。
行业应用：为宠物行业提供数据支持，可以用于评估宠物图像评估工具的性能，优化宠物图像的推荐和展示策略。
决策支持：支持宠物图像相关产品的决策制定，例如优化图像上传策略、改进图像推荐算法等。
教育和培训：作为深度学习和计算机视觉课程的实训材料，帮助学生理解模型评估、交叉验证和TTA等概念。
此数据集特别适合用于探索Pawpularity预测模型的性能表现，评估不同策略对模型的影响，并为进一步的模型优化提供依据。
