图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-lashfire
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, 数据标注, 机器学习, 文本分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自图像标注任务的数据，记录了图像中实体及其对应数值的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，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：数据集包括多个CSV文件，主要字段包括：
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），用于测试。
sample_test.csv：包含index、image_link、group_id、entity_name，为测试集的样本。
sample_test_out.csv：包含index和prediction（预测值），为测试集的预测结果。
sample_test_out_fail.csv：包含index和prediction（预测值），标识预测失败的样本。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和模型训练。数据已进行初步标注和分割，方便进行预测任务。
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、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识别与预测、多模态信息融合等。
行业应用：可为智能监控、工业自动化、零售分析等行业提供数据支持，特别是在物体尺寸、功率、电压等数值的自动化识别方面。
决策支持：支持基于图像数据的决策制定，例如自动化质量检测、设备状态监测等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像识别和数值预测的流程。
此数据集特别适合用于探索图像中实体数值的预测模型构建，提升自动化识别的准确性，并实现对图像数据的深度分析。
