图像标注实体数值预测数据集ImageAnnotationEntityValuePredictionDataset-agamrampal
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，数据集，数据分析，预测模型
数据概述：
该数据集包含从图像中提取的实体标注信息以及对应的数值预测结果。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，适用于通用图像分析场景。
数据维度：包括图像链接（image_link），实体分组ID（group_id），实体名称（entity_name），以及针对实体的数值预测结果（prediction）或实际值（entity_value）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集），test.csv（测试集），sample_test.csv（测试样本）以及预测结果文件sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv。
来源信息：数据来源于图像标注和数值预测任务，其中sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv为预测结果文件。
该数据集适合用于图像识别、实体提取、数值预测等相关研究和机器学习建模。
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、图像理解、自然语言处理等交叉学科的研究，例如图像中实体数值的自动识别与预测。
行业应用：可应用于智能监控、工业检测、自动驾驶等领域，用于从图像中提取关键信息并进行数值预测。
决策支持：支持在图像分析基础上进行数据驱动的决策，例如根据图像信息优化生产流程或资源分配。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的实践素材，帮助学生理解和应用模型构建和预测。
此数据集特别适合用于探索图像中实体与数值之间的关联关系，评估预测模型的性能，以及优化图像分析流程。
