宠物图像质量评估交叉验证预测数据集PetImageQualityEvaluationCross-validationPredictionDataset-ferlockx
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，宠物，交叉验证，预测，图像质量，机器学习，计算机视觉，数据分析
数据概述：
该数据集包含宠物图像质量评估的交叉验证预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为针对特定图像集的静态评估结果。
地理范围：数据未限定地理范围，图像来源广泛，可能包括全球范围内的宠物图片。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一个交叉验证折叠(fold)的预测结果。主要字段包括：
Und：未知字段，数值0。
Subject Focus：主题焦点。
Eyes：眼睛清晰度。
Face：面部清晰度。
Near：近景。
Action：动作。
Accessory：配件。
Group：群体。
Collage：拼贴。
Human：人类。
Occlusion：遮挡。
Info：信息。
Blur：模糊度。
Pawpularity：宠物受欢迎程度指标。
path：图像路径。
norm_score：标准化评分。
bins：分箱结果。
fold：交叉验证折叠编号。
数据格式：CSV格式，便于数据读取与分析。文件命名方式为“oof_preds_fold_{fold_number}.csv”，其中{fold_number}代表交叉验证的折叠编号。数据来源于宠物图像数据集的交叉验证预测结果，已进行标准化处理。该数据集适用于图像质量评估、预测模型构建以及交叉验证分析。
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、图像识别等领域的学术研究，如图像质量评估模型的性能分析、不同特征对预测结果的影响研究等。
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、图像分类、图像搜索等应用。
决策支持：支持宠物图像相关产品的开发和优化，如图像质量提升、用户体验优化等。
教育和培训：可作为机器学习、计算机视觉等课程的实训材料，帮助学生理解交叉验证、模型评估等概念。
此数据集特别适合用于分析不同图像特征与宠物受欢迎程度之间的关系，以及评估不同模型的预测性能，从而优化图像处理流程。
