图像特征评估数值预测数据集_Image_Feature_Evaluation_Numerical_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 计算机视觉, 特征提取, 数值预测, 机器学习, 图像分析, 数据集构建, 图像标注
数据概述：
该数据集包含图像数据及其对应的数值评估结果，用于训练和评估图像特征与数值预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地理范围，但图像内容涵盖广泛，具有通用性。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）、图像ID与评估数值的对应关系（dev_gold.csv），以及数据集元数据（dataset-metadata.json）。dev_gold.csv包含"imgId_eId"（图像ID与特征ID组合）和"val"（对应的数值评估结果）。
数据格式：数据以.jpg图像文件、JSON格式的元数据文件以及CSV格式的标注文件（dev_gold.csv）构成，方便图像处理和数值预测建模。
来源信息：数据集来源未明确，但提供了图像数据和对应的数值标签，可用于训练和评估图像特征相关的模型。
该数据集适合用于图像特征与数值预测相关的研究，例如图像质量评估、视觉感知研究等，以及用于机器学习模型的训练和评估。
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：适用于图像识别、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，例如图像质量评估、图像特征与数值关联性分析等。
行业应用：可为图像处理相关的行业提供数据支持，例如图像质量控制、图像内容分析等领域。
决策支持：支持基于图像特征的决策制定，例如图像质量评估指标的优化、图像内容分析的决策支持等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像特征与数值预测的关系。
此数据集特别适合用于探索图像特征与数值评估结果之间的关系，帮助用户实现图像质量评估模型的构建、图像内容分析的自动化等目标。
