图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-ikshvakurastogi
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, 计算机视觉, 机器学习, 数据集, 预测模型, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自图像标注项目的数据，记录了图像中实体名称与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，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，核心数据项包括：
train.csv：包含图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）。
test.csv和sample_test.csv：包含图像链接、实体分组ID和实体名称，用于测试和评估预测模型。
sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv：包含预测结果和失败案例的索引与预测值，用于评估模型性能。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。数据已进行初步处理，可以直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于图像识别、实体数值预测、以及自然语言处理相关研究。
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，如图像中实体数值的自动识别与预测、多模态数据融合等。
行业应用：可以为智能图像分析、工业检测、医学影像分析等领域提供数据支持，尤其在自动化检测和量化分析方面具有应用价值。
决策支持：支持基于图像的自动化数据分析，辅助决策制定，如设备状态监测、生产质量控制等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践图像标注、实体识别和数值预测等技术。
此数据集特别适合用于构建和评估图像中实体数值预测模型，促进在复杂图像环境中实现自动化信息提取和分析。
