cairocode/MSP_IMPROV_ANNOTATED|情感分析数据集|图像识别数据集

该数据集包含图像、标签、情感值、唤醒值及其归一化值。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别包含5737、1010和1051个样本。总下载大小为737946528字节，数据集总大小为732784193.55字节。

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• image：图像数据，数据类型为图像。
• label：标签，数据类型为整数（int64）。
• valence：效价，数据类型为浮点数（float64）。
• arousal：唤醒度，数据类型为浮点数（float64）。
• arousal_norm：标准化唤醒度，数据类型为浮点数（float64）。
• valence_norm：标准化效价，数据类型为浮点数（float64）。

数据集分割

• 训练集（train）：包含5737个样本，总大小为534920273.204字节。
• 验证集（validation）：包含1010个样本，总大小为94811771.15字节。
• 测试集（test）：包含1051个样本，总大小为103052149.196字节。

数据集大小

• 下载大小：737946528字节。
• 数据集总大小：732784193.55字节。

配置文件

• 默认配置（default）：
  • 训练集路径：data/train-*
  • 验证集路径：data/validation-*
  • 测试集路径：data/test-*

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集 cairocode/MSP_IMPROV_ANNOTATED 的构建基于图像、标签及情绪相关属性的整合。数据集的构建者将图像与对应的标签、情感维度的量值（包括效价 valence 与唤醒度 arousal）相结合，形成了具有丰富情感信息的标注数据集。通过精心挑选并标注图像，构建了训练集、验证集与测试集，分别包含5737、1010和1051个样本，确保了模型的训练与评估质量。

特点

此数据集的特点在于其多维度的标注信息，不仅包含了图像的基本标签，还提供了图像的情感属性，如效价与唤醒度，并且对这两个情感维度进行了标准化处理。这种多维度的数据标注方式，为研究图像情感分析领域提供了宝贵的资源，有助于提升情感识别模型的准确性和泛化能力。

使用方法

使用该数据集时，用户可根据具体的任务需求选择合适的配置文件，数据集提供了默认配置，其中定义了训练集、验证集和测试集的路径。用户可以按照路径加载相应数据，进而进行模型训练、验证和测试。此外，数据集的下载大小和总大小已明确标出，便于用户预估存储需求并进行数据下载。

背景与挑战

背景概述

MSP-IMPROV-ANNOTATED数据集，诞生于音乐信息检索领域，由 cairocode 维护。该数据集的核心研究问题是音乐情感分析，旨在通过音频与图像的特征，对音乐的愉悦度和激活度进行量化。自创建以来，该数据集为音乐情感识别领域的研究提供了重要资源，推动了相关技术的发展与应用。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要涉及两个方面：一是领域问题解决的挑战，即如何更精确地从音频与图像中提取特征，以准确判断音乐的情感状态；二是构建过程中的挑战，包括数据标注的主观性、数据多样性的保持以及大规模数据处理的效率问题。

常用场景

经典使用场景

在情感计算领域，cairocode/MSP_IMPROV_ANNOTATED数据集以其丰富的情感标签和图像内容，成为研究情感识别的重要资源。该数据集通过图像与对应的情感标签（包括效价和唤醒度），使得研究者能够深入探究图像情感表达的内在规律，从而为构建情感识别模型提供了基础。

实际应用

在实际应用中，该数据集可用于图像内容审核、个性化推荐系统以及智能交互设计等领域。它为机器学习模型提供了理解图像情感内容的能力，有助于提升用户体验，丰富人机交互的形式。

衍生相关工作

基于cairocode/MSP_IMPROV_ANNOTATED数据集，学术界已衍生出众多经典工作，包括情感识别算法的创新、跨模态情感分析模型的构建以及情感趋势预测等研究。这些工作不仅扩展了情感计算的研究范畴，也为相关技术的商业化应用奠定了坚实的理论基础。