灾难事件图像识别数据集DisasterEventImageRecognitionDataset-mastergogo
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 灾难事件, 机器学习, 二分类, 计算机视觉, 数据集, 图像分类, 应急响应
数据概述：
该数据集包含来自公共来源的图像数据，记录了与灾难事件相关的图像及其对应的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容可能涵盖全球范围内的灾难事件。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）以及CSV文件提供的元数据。CSV文件包含“image_names”（图像文件名）和“emergency_or_not”（二元标签，表示图像是否与紧急事件相关，1为是，0为否）。
数据格式：图像文件为.jpg格式，元数据以CSV格式存储，方便图像与标签的对应和数据分析。数据集包含test_vc2kHdQ.csv，ss.csv和train.csv三个CSV文件，分别用于测试、评估和训练模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注和整理，便于进行图像识别和分类任务。
该数据集特别适合用于灾难事件图像的识别和分类，以及相关图像处理和机器学习模型的训练。
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、机器学习等领域的研究，如灾难事件检测、图像分类、目标检测等。
行业应用：可用于应急管理、灾害预警、安全监控等行业，用于自动化识别灾难事件，提高应急响应效率。
决策支持：支持政府和相关组织在灾难发生时的快速响应和资源调配。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用图像识别技术。
此数据集特别适合用于开发和评估基于图像的灾难事件识别模型，帮助用户实现自动化灾难事件检测和分类，从而提高应急响应能力。
