图像标注及旋转信息训练数据集ImageAnnotationandRotationInformationTrainingDataset-ngidadancan
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 计算机视觉, 图像标注, 目标检测, 图像旋转, 数据集, 机器学习, Flickr
数据概述：
该数据集包含来自Flickr的图像数据，记录了图像的标注信息和旋转角度。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：数据来源广泛，覆盖全球范围内的图像。
数据维度：数据集包括ImageID（图像唯一标识符），Subset（数据集子集，如train），OriginalURL（原始图像链接），OriginalLandingURL（原始图像着陆页链接），License（图像许可协议），AuthorProfileURL（作者个人主页链接），Author（作者），Title（图像标题），OriginalSize（原始图像大小），OriginalMD5（原始图像MD5校验码），Thumbnail300KURL（缩略图链接），Rotation（图像旋转角度）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train-images-boxable-with-rotation.csv，便于图像数据管理和分析。
来源信息：数据来源于Flickr，已进行数据清洗和标注。
该数据集适合用于计算机视觉、图像处理、目标检测和图像旋转相关的研究和应用。
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，如图像旋转校正、目标检测算法的训练与评估等。
行业应用：可以为图像处理、人工智能、安防监控等行业提供数据支持，特别是在图像内容分析、图像特征提取等方面。
决策支持：支持图像识别相关领域的算法开发和模型优化，提升图像处理系统的性能。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的教学资源，帮助学生理解图像处理与分析技术。
此数据集特别适合用于探索图像旋转对目标检测精度的影响，以及训练更鲁棒的图像识别模型，从而优化图像处理流程。
