宠物吸引力评分数据集PawpularitywithEfficientNetB2Fine-tuningOutputDataset-lonnieqin
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物摄影，图像特征，数据集，机器学习，图像评分，深度学习，计算机视觉，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自宠物吸引力评分竞赛的图像数据，记录了宠物照片的吸引力评分及对应的深度学习模型输出特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为竞赛举办期间，具体为2021年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的宠物照片，主要来自公开竞赛数据集。
数据维度：数据集包括宠物照片的图像文件、每张照片的吸引力评分（Pawpularity score）、以及使用EfficientNetB2模型进行微调后输出的深度特征向量。
数据格式：数据提供图像文件和CSV格式的评分与特征数据，便于图像分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于图像评分预测、特征提取和深度学习模型训练等领域，特别是在宠物摄影、图像理解和视觉吸引力分析任务中具有重要应用价值。
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：适用于宠物摄影吸引力研究、图像特征分析及深度学习模型评估，如宠物照片评分预测、视觉特征与评分关系分析等。
行业应用：可以为宠物摄影、社交媒体内容推荐等提供数据支持，特别是在图像评分系统和内容优化方面。
决策支持：支持宠物照片的质量评估和内容推荐策略优化，帮助相关平台制定更好的内容筛选和推荐算法。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像特征提取和评分预测技术。
此数据集特别适合用于探索宠物照片吸引力与图像特征的关系，帮助用户实现准确的评分预测和图像理解，提升宠物摄影和内容推荐的效果。
