图像识别实体数值预测数据集ImageRecognitionEntityValuePredictionDataset-sagniksen27
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 实体识别, 预测模型, 数值预测, 数据标注, 机器学习, 计算机视觉, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于图像识别和实体数值预测任务的数据，记录了图像链接、实体名称及其对应的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像识别与预测模型训练。
数据维度：数据集包含以下字段：
image_link：图像链接。
group_id：图像分组标识。
entity_name：图像中识别出的实体名称。
entity_value：实体对应的数值（仅在训练集中提供，预测值在测试集中）。
prediction：模型预测的实体数值。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、sample_test.csv（测试集样例）、sample_test_out.csv（测试集预测结果样例）和sample_test_out_fail.csv（测试集预测失败结果样例）共5个文件，便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源未明确，但数据集结构表明其用于训练和评估图像识别模型对图像内实体数值的预测能力。
该数据集适合用于图像识别、实体识别、数值预测等相关领域的模型训练与评估。
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、深度学习等领域的研究，如基于图像的数值预测、实体识别与定位等。
行业应用：可用于智能监控、工业检测、自动计量等领域，例如对仪表读数、物体尺寸等进行自动识别与预测。
决策支持：支持基于图像信息的决策支持系统，例如辅助诊断、质量控制等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解和实践图像识别与预测任务。
此数据集特别适合用于探索图像特征与实体数值之间的关系，评估预测模型的性能，并优化模型在实际应用中的表现。
