黑客地球深度学习挑战-加拉夜会图像自动标签数据集-2021-iamhungundji

黑客地球深度学习挑战-加拉夜会图像自动标签数据集-2021-iamhungundji 数据来源：互联网公开数据 标签：黑客地球,深度学习,图像识别,加拉夜会,图像分类,数据集,机器学习,图像处理 数据概述： 本数据集来自黑客地球（HackerEarth）举办的深度学习挑战，包含加拉夜会相关的图像及其类别标签。数据集分为训练集和测试集，训练集包含5983张图像，测试集包含3219张图像。每张图像属于四个类别之一：食品（Food）、服饰（Attire）、装饰和标识（Decorationandsignage）以及其他类别（misc）。

数据文件结构如下： - 训练图像文件夹：包含5983张训练图像 - 测试图像文件夹：包含3219张测试图像 - train.csv：包含5983行数据，每行对应一张训练图像及其类别标签 - test.csv：包含3219行数据，每行对应一张测试图像的名称

数据用途概述： 该数据集适用于图像分类、深度学习模型训练和评估、图像识别算法开发等多种场景。研究人员和开发者可以利用此数据集训练图像分类模型，提高模型在特定场景下的识别准确率；教育者可以将其用于教学，帮助学生理解图像处理和深度学习的基本概念和应用方法。