艺术作品描述与风格识别数据集ArtworkDescriptionandStyleRecognition-shonenkov

数据来源：互联网公开数据

标签：艺术作品, 图像识别, 文本描述, 风格分类, 绘画, 机器学习, 图像文本, 数据标注

数据概述：该数据集包含艺术作品的图像及其对应的文本描述，记录了作品的图像ID、描述文本以及是否用于训练的标记。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态艺术作品数据集使用。地理范围：数据来源未明确，但描述文本涉及艺术家、作品名称和风格，涵盖多种艺术流派。数据维度：包括“image_id”（图像唯一标识符）、“text”（作品的文本描述）和“train”（指示是否用于训练的标记，0或1）三个字段。数据格式：CSV格式，文件名为marking.csv，包含图像ID和对应的文本描述，另有439张PNG格式的图像文件，与marking.csv中的image_id对应。该数据集特别适合用于艺术作品的图像与文本联合分析，以及艺术风格的识别与分类。

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、自然语言处理、艺术史等交叉领域的学术研究，如图像描述生成、艺术风格迁移、作品相似度分析等。行业应用：为艺术品市场、在线艺术平台、博物馆提供数据支持，尤其在艺术品推荐、图像检索、作品标签生成等方面具备实用性。决策支持：支持艺术品领域的投资评估、市场分析和展览策划，辅助决策者更好地理解艺术品市场。教育和培训：作为计算机视觉、人工智能、艺术史等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像与文本的关联，以及艺术风格的识别。此数据集特别适合用于探索艺术作品的图像特征与文本描述之间的关系，帮助用户构建艺术作品识别模型、提升图像检索精度。