图像实体数值预测数据集ImageEntityValuePredictionDataset-mohitgupta012
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，实体识别，数值预测，机器学习，计算机视觉，数据集，预测模型，数据分析
数据概述：
该数据集包含图像数据与对应的实体数值预测结果，用于训练和评估图像实体数值预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于图像内容。
数据维度：
train.csv: 训练数据集，包含图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和实体数值（entity_value）。
test.csv: 测试数据集，包含图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和索引（index）。
sample_test.csv: 示例测试集，包含图像链接（image_link）、实体分组ID（group_id）、实体名称（entity_name）和索引（index）。
sample_test_out.csv: 示例测试集的预测结果，包含索引（index）和预测值（prediction）。
sample_test_out_fail.csv: 示例测试集中预测失败的样本，包含索引（index）和预测值（prediction）。
数据格式：CSV格式，包含多个csv文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和标注。
该数据集适合用于图像识别、实体识别和数值预测等任务。
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、图像识别、自然语言处理与数值预测交叉领域的学术研究，例如，图像中特定物体的数值估计，如尺寸、电压、功率等。
行业应用：为智能监控、工业检测、自动驾驶等领域提供数据支持，尤其在基于图像的数值测量、状态评估等方面具备实用性。
决策支持：支持自动化设备的状态监测与维护，辅助决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践图像数值预测模型。
此数据集特别适合用于探索图像信息与数值之间的关联，训练和优化预测模型，提升模型在实际应用中的准确性和鲁棒性。
