图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-thedarkparalda
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, 机器学习, 文本分析, 数据集, 计算机视觉, 模型评估
数据概述：
该数据集包含从图像中提取的标注实体及其对应数值的预测结果，主要用于评估图像识别模型在特定实体数值预测方面的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像识别与数值预测任务。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，核心字段包括：
train.csv: 包含图像链接(image_link)、分组ID(group_id)、实体名称(entity_name)、实体数值(entity_value)。
test.csv: 包含图像链接(image_link)、分组ID(group_id)、实体名称(entity_name)。
sample_test.csv: 包含图像链接(image_link)、分组ID(group_id)、实体名称(entity_name)。
sample_test_out.csv: 包含预测结果(prediction)和索引(index)。
sample_test_out_fail.csv: 包含预测失败的预测结果(prediction)和索引(index)。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。数据已进行预处理，可以直接用于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于图像标注项目，并经过处理用于数值预测任务。该数据集适合用于训练和评估图像识别模型在提取图像中实体数值方面的能力。
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，如图像中实体数值的自动提取、数值预测模型评估等。
行业应用：为图像识别、智能监控、工业检测等行业提供数据支持，尤其在自动测量、设备状态监测等方面具有应用价值。
决策支持：支持基于图像的自动决策和分析，例如在质量控制、安全监控等领域。
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实践图像处理、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识别与预测，以及评估不同模型的性能，从而提升相关应用的准确性和效率。
