图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-sahilsingh1
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, 数据标注, 计算机视觉, 深度学习, 预测模型
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，主要用于评估和训练图像识别与数值预测模型。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，涵盖通用图像与实体类型。
数据维度：数据集包含图像链接、实体名称、实体数值（ground truth，即真实值）以及模型的预测结果。具体包括：
train.csv：训练集，包含图像链接、实体名称和实体数值。
test.csv、sample_test.csv：测试集，包含图像链接、实体名称。
test_out.csv、test_out1.csv、test_out3.csv、test_out4.csv、sample_test_out.csv、sample_test_out_fail.csv：模型的预测结果，包含索引和预测值。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于图像识别与数值预测相关研究或项目。
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、实体识别、数值预测等领域的学术研究，例如图像中特定物理量或属性的预测。
行业应用：可应用于工业检测、计量仪表读数识别、自动驾驶等领域，用于实现自动化数据采集和分析。
决策支持：支持基于图像的测量与评估，例如在质量控制、资产管理等方面的决策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生理解和实践图像分析与数值预测。
此数据集特别适合用于评估图像识别模型在预测实体数值方面的性能，并探索提升预测精度的策略。
