图像识别模型性能评估数据集ImageRecognitionModelPerformanceEvaluation-haqishen
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 模型评估, 深度学习, 计算机视觉, 性能指标, PyTorch, ImageNet, 模型对比
数据概述：
该数据集包含来自PyTorch图像模型库的实验结果数据，记录了多种图像识别模型在不同ImageNet数据集上的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，推测为模型训练与评估的静态结果。
地理范围：数据基于ImageNet数据集，该数据集涵盖全球范围内的图像数据。
数据维度：数据集包括模型名称（model）、Top1准确率（top1）、Top1错误率（top1_err）、Top5准确率（top5）、Top5错误率（top5_err）、模型参数量（param_count）、图像尺寸（img_size）、裁剪比例（cropt_pct）、插值方法（interpolation）等指标，部分数据还包含性能差异值（top1_diff, top5_diff）和排名差异（rank_diff）。
数据格式：CSV格式，文件名如results-imagenet-real.csv，便于数据分析和模型性能比较。
来源信息：数据来源于PyTorch图像模型库的实验结果，其中包含了多种模型的性能评估数据。
该数据集适合用于图像识别模型性能的比较分析，以及不同模型在不同数据集上的表现研究。
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，如模型架构设计、优化算法研究、迁移学习等。
行业应用：可为人工智能行业提供模型性能参考，如图像识别系统、目标检测系统等。
决策支持：支持模型选型、参数调整等决策，优化图像识别系统的性能。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的辅助材料，帮助学生理解模型评估方法，并进行实践。
此数据集特别适合用于探索不同图像识别模型的性能差异，帮助用户在数据驱动的基础上选择最适合特定任务的模型，提升图像识别系统的准确性和效率。
