宠物图像特征分类与评估数据集PetImageFeatureClassificationandEvaluationDataset-hakase1

数据来源：互联网公开数据

标签：宠物图像, 图像识别, 动物分类, 机器学习, 图像特征, 数据增强, 宠物福利, 交叉验证

数据概述：该数据集包含来自宠物图像数据，记录了宠物图像的多种特征信息，用于训练和评估图像分类模型。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：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的宠物图像。数据维度：数据集包括图像ID、主体焦点、眼睛、面部、靠近程度、动作、配饰、群体、拼贴、人类、遮挡、信息、模糊程度、Pawpularity评分、是否为猫（is_cat）以及交叉验证折叠（kfold）等多个字段。数据格式：CSV格式，包含多个文件，如train_folds_10.csv、train_folds_5.csv等，便于数据分析和模型训练。来源信息：数据集来源于宠物图像，已进行特征提取和标注。该数据集适合用于图像分类、宠物识别、特征分析和模型评估。

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、图像识别和动物行为分析等领域的学术研究，例如宠物品种识别、图像特征重要性分析等。行业应用：可用于宠物服务行业，如宠物健康管理、宠物社交平台、宠物用品推荐系统等。决策支持：支持宠物福利机构的动物健康评估、收容所动物特征分析等。教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生理解图像分类流程和评估方法。此数据集特别适合用于探索宠物图像特征与Pawpularity评分之间的关系，以及构建和优化宠物图像分类模型，从而提升识别准确率和用户体验。