图像检索与文本匹配数据集ImageRetrievalandTextMatchingDataset-mariaonatskaya
数据来源：互联网公开数据
标签：图像检索, 文本匹配, 跨模态学习, 计算机视觉, 自然语言处理, 数据集, 图像识别, 深度学习
数据概述：
该数据集包含图像文件及其对应的文本描述，旨在用于图像检索和文本匹配相关的研究。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：数据来源未明确标注地理位置。
数据维度：数据集的核心包括图像文件（.jpg格式）以及相关的文本描述，以及标注文件（.csv和.tsv格式），其中.csv文件包含图像文件名，tsv文件包含图像的标注信息，例如查询ID和查询文本。
数据格式：数据主要包含.jpg图像文件、CSV格式的元数据文件（test_images.csv, train_dataset.csv, test_queries.csv）和TSV格式的标注文件（CrowdAnnotations.tsv, ExpertAnnotations.tsv）。
来源信息：数据集来源于公开互联网数据，具体来源未明确。数据集经过整理，包含图像文件和对应的文本描述。
该数据集适合用于跨模态检索、图像-文本匹配、图像标题生成等研究。
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、自然语言处理和跨模态学习交叉领域的学术研究，如图像检索算法优化、图像与文本的联合表示学习等。
行业应用：可以为搜索引擎、电商平台和内容推荐系统提供数据支持，尤其在基于图像的商品搜索、视觉内容推荐等方面有应用价值。
决策支持：支持图像识别、文本理解等领域的技术研发，助力提升相关产品的用户体验。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习和自然语言处理相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解跨模态数据处理的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索图像与文本之间的关联关系，帮助用户实现图像检索、文本匹配等目标，并提升相关模型的性能。
