图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePrediction-rajsingh010
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体识别, 数值预测, 计算机视觉, 机器学习, 数据标注, 度量衡, 文本分析
数据概述：
该数据集包含从图像中提取的标注信息，用于训练和评估实体数值预测模型。数据集的核心内容是图像链接、分组ID、实体名称及其对应的数值预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于图像内容。
数据维度：数据集包括图像链接（image_link）、分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和预测数值（prediction）等字段。其中，train.csv包含实体真实值（entity_value），sample_test_out.csv, test_out.csv, sample_test_out_fail.csv包含预测结果，test.csv和sample_test.csv包含测试数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv、sample_test.csv、sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv和test_out.csv六个文件，方便数据分析和模型训练。数据来源包括图像内容标注信息。
该数据集适合用于实体数值预测、图像识别和计算机视觉相关研究。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，例如图像中实体数值的自动识别与预测、多模态信息融合等。
行业应用：为自动化检测、计量、工业质检等领域提供数据支持，例如自动化测量、设备状态监测等。
决策支持：支持产品质量控制、生产效率优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解实体识别和数值预测技术。
此数据集特别适合用于探索图像中实体数值的预测规律，帮助用户实现自动化数值识别、提高预测精度等目标。
