宠物照片质量评估数据集PetPhotoQualityAssessment-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 宠物, 图像质量, 机器学习, 多模态, 数据增强, 计算机视觉, 图像分类
数据概述：
该数据集包含宠物照片，并附带了用于评估图像质量的元数据和模型训练结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，推测为全球范围内的宠物照片。
数据维度：数据集包含多个维度，主要包括：
Id：照片的唯一标识符。
Subject Focus, Eyes, Face, Near, Action, Accessory, Group, Collage, Human, Occlusion, Info, Blur：与照片内容相关的特征，如主体焦点、眼睛、面部、近景、动作、配件、群体、拼贴、人类、遮挡、信息、模糊程度等，均为0或1的二元值。
Pawpularity：照片的“受欢迎程度”评分。
bins：对Pawpularity进行分箱处理后的结果。
fold：交叉验证的折数。
数据格式：主要为CSV格式，包含训练集(train_skf-43bins-5fold.csv)和预测结果（如oof_prediction_by_best_metric.csv、tta_prediction_by_best_metric.csv），以及模型评估结果(score_by_best_metric_tta-10-0.25.csv)。此外，还包含预训练模型权重文件（.pth）和图像文件（.png）。
来源信息：数据来源于宠物照片质量评估比赛或项目，已进行数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于图像质量评估、多模态特征融合、以及宠物照片的受欢迎程度预测等任务。
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、图像处理、机器学习等领域的研究，例如图像质量评估、多模态特征融合、图像分类等。
行业应用：可以应用于宠物行业，例如宠物社交平台、宠物用品电商，用于优化照片展示、提升用户体验，或者进行宠物照片的智能推荐。
决策支持：支持对宠物照片质量的量化评估，为相关产品的设计和优化提供数据支持。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分析和模型训练。
此数据集特别适合用于探索照片特征与“受欢迎程度”之间的关系，并构建预测模型，从而提升图像质量评估的准确性和效率。
