图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePrediction-gyanendrachaubey
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，实体标注，数值预测，机器学习，计算机视觉，数据分析，模型训练，度量衡
数据概述：
该数据集包含图像标注数据，记录了图像中实体及其对应的数值信息，用于训练和评估预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
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：包括图像链接（image_link）、分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）、实体数值（entity_value，仅在训练集中）以及预测结果（prediction，在测试集的输出文件中）。数据集中包含了测试集（test.csv）、训练集（train.csv）、样本测试集（sample_test.csv）、样本测试集输出（sample_test_out.csv）和样本测试集输出失败数据（sample_test_out_fail.csv），方便模型训练、评估与调试。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，便于数据处理和分析。
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识别与预测、多模态信息融合等。
行业应用：为图像识别、智能监控、工业自动化等行业提供数据支持，尤其适用于测量仪器读数识别、物体尺寸估算、环境参数监测等应用。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如在生产制造中实现自动化质量控制，在环境监测中实现数据驱动的决策。
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图像识别与数值预测技术。
此数据集特别适合用于探索图像中实体与数值之间的内在联系，帮助用户实现自动化信息提取、提升预测精度和构建智能应用。
