艺术作品风格分类训练数据集ArtStyleClassificationTrainingDataset-samamostafa03
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术, 风格分类, 图像识别, 机器学习, 艺术史, 数据集, 文本分析, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自网络公开资源的艺术作品信息，记录了不同艺术风格的图像与对应的风格标签，用于训练和评估艺术风格分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但涵盖了从不同历史时期到现代的艺术作品。
地理范围：数据集中的艺术作品来源于全球范围内的不同文化背景。
数据维度：数据集包含图像文件名、以及对应的艺术风格标签。
数据格式：数据集主要包含文本文件（txt）以及CSV格式文件（genre_train.csv, genre_val.csv），便于数据处理与模型训练。
来源信息：数据来源于互联网公开资源，已进行标注与整理。
该数据集适合用于图像分类、风格识别以及艺术史研究。
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、人工智能与艺术史交叉领域的学术研究，例如艺术风格的自动识别、图像检索与风格迁移等。
行业应用：为艺术品市场、博物馆与艺术教育机构提供数据支持，例如自动化艺术品分类、艺术品推荐系统、艺术品真伪鉴别等。
决策支持：支持文化机构的数字化转型，助力艺术品管理、展览策划以及公众教育。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习与艺术史相关课程的实训数据，帮助学生理解图像识别技术在艺术领域的应用。
此数据集特别适合用于探索艺术风格的内在规律与图像特征，帮助用户构建艺术风格分类模型，并实现艺术作品的自动分类与检索。
