图像识别模型性能评估数据集ImageRecognitionModelPerformanceEvaluationDataset-muellerzr
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, 模型评估, 计算机视觉, PyTorch, 神经网络, 模型对比, ImageNet
数据概述：
该数据集包含来自PyTorch-Image-Models库的图像识别模型在ImageNet数据集及其变体上的性能评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但反映了模型在特定时间点的性能表现，可视为静态数据集。
地理范围：数据基于ImageNet数据集，覆盖全球范围内的图像数据。
数据维度：包括模型名称（model）、Top-1准确率（top1）、Top-1错误率（top1_err）、Top-5准确率（top5）、Top-5错误率（top5_err）、参数数量（param_count）、图像尺寸（img_size）、裁剪比例（cropt_pct）、插值方法（interpolation）以及与基准模型的性能差异（top1_diff, top5_diff, rank_diff）等指标。
数据格式：CSV格式，包含多个csv文件，每个文件对应不同数据集或评估场景，如results-imagenet-real.csv, results-imagenet-r.csv等，方便进行数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于PyTorch-Image-Models库的测试结果，该库提供了多种预训练的图像识别模型，并提供了在ImageNet数据集上的性能评估。
该数据集适合用于图像识别模型性能的比较与分析，以及不同模型在不同数据集上的泛化能力研究。
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、深度学习领域的学术研究，例如模型结构设计、优化算法研究、迁移学习等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在图像识别、目标检测、图像分类等领域的产品开发和性能优化中具有实用价值。
决策支持：支持模型选择和部署决策，帮助研究人员和工程师评估不同模型在实际应用中的表现。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型评估方法和性能差异。
此数据集特别适合用于对比不同图像识别模型的性能，分析模型结构、训练策略和数据集特性对模型性能的影响，并为实际应用场景中的模型选择提供参考。
