图像分类模型测试结果数据集ImageClassificationModelTestingResults-trinhluu
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 模型评估, 计算机视觉, ResNet50, 准确率, 损失函数, 测试集
数据概述：
该数据集包含使用ResNet50模型进行图像分类任务的测试结果，主要记录了模型在测试集上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型测试的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于图像分类数据集的来源。
数据维度：
test_result5.csv：包括图像文件名（img）、真实类别（class）和模型预测类别（predicted）以及内部索引（Unnamed: 0）。
score_20_epoch.csv：包含训练和验证集的损失值（Train_loss, val_loss）和准确率（Train_acc, val_acc），以及内部索引（Unnamed: 0）。
数据格式：CSV格式，包含test_result5.csv和score_20_epoch.csv两个文件，便于分析和处理。此外，还包含一个.pt文件，很可能为训练好的模型权重文件。
来源信息：数据集来源于图像分类模型测试，具体数据来源未明确，但提供了模型测试结果和训练过程中的指标。
该数据集适合用于模型评估、性能分析以及深度学习模型的训练和测试。
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、深度学习领域的学术研究，如模型性能评估、不同模型对比分析、错误分析等。
行业应用：可为图像识别、目标检测等领域的应用提供参考，例如图像搜索、智能监控、自动驾驶等。
决策支持：支持模型优化和选择，帮助开发者改进模型性能，提升应用效果。
教育和培训：作为深度学习课程的实训材料，帮助学生理解模型评估方法、分析模型性能。
此数据集特别适合用于评估ResNet50模型在图像分类任务上的表现，并分析其预测结果与真实标签的差异，从而优化模型结构，提高分类准确率。
