图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-jatinsareen
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, 机器学习, 数据标注, 评估, 文本分析
数据概述：
该数据集包含从图像中提取的标注实体信息，并结合了对这些实体数值的预测结果。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，可用于通用的图像实体数值预测任务。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：
train.csv：包含image_link（图像链接），group_id（分组标识），entity_name（实体名称），entity_value（实体数值）等字段，用于训练模型。
test.csv：包含index（索引），image_link（图像链接），group_id（分组标识），entity_name（实体名称）等字段，用于测试模型。
sample_test.csv：包含index（索引），image_link（图像链接），group_id（分组标识），entity_name（实体名称）等字段，用于模型测试。
sample_test_out.csv：包含index（索引），prediction（预测值）等字段，用于模型预测结果的展示。
sample_test_out_fail.csv：包含index（索引），prediction（预测值）等字段，用于模型预测失败结果的展示。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据读取、处理和分析。
该数据集来源于图像标注项目，并经过了数据清洗和处理。
该数据集适合用于图像识别、实体提取、数值预测等相关领域的研究和应用。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如图像内容理解、实体数值预测、多模态数据分析等。
行业应用：可为智能监控、工业检测、自动驾驶等行业提供数据支持，用于目标检测、数值预测、异常检测等任务。
决策支持：支持企业在图像分析、数据挖掘等方面的决策，例如优化生产流程、提升产品质量等。
教育和培训：可作为计算机视觉、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标注与数值预测的流程。
此数据集特别适合用于探索图像中实体信息的提取与数值预测的规律，从而帮助用户提升模型预测精度，实现自动化数据分析等目标。
