服饰图像分类标注数据集FashionImageClassificationAnnotationDataset-bhgtankita
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 服饰分类, 标签数据, 计算机视觉, 机器学习, 图像特征, 深度学习, 数据集构建
数据概述：
该数据集包含来自iMaterialist Fashion 2020 FGVC7竞赛的服饰图像标注数据，记录了图像的路径、超级类别、具体类别、数据集来源、验证集标识、图像尺寸、宽度、高度和面积等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源于iMaterialist Fashion 2020 FGVC7竞赛，涵盖全球范围内的服饰图像。
数据维度：包括图像路径（img_path）、超级类别（supercls）、具体类别（cls）、数据集来源（dataset）、验证集标识（val_only）、图像尺寸（img_size）、图像宽度（img_width）、图像高度（img_height）和图像面积（img_area）等多个字段，用于服饰图像的分类与分析。
数据格式：CSV格式，文件名为GUIE_FIRST_DATASET.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于iMaterialist Fashion 2020 FGVC7竞赛，已进行标注和结构化处理。
该数据集适用于服饰图像分类、目标检测、图像检索等计算机视觉任务，以及相关领域的深度学习模型训练和评估。
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：适用于计算机视觉、图像识别、深度学习等领域的学术研究，如服饰图像分类、属性识别、图像检索等。
行业应用：为电商平台、时尚行业、服装零售商提供数据支持，可用于商品推荐、风格识别、智能试衣等应用。
决策支持：支持时尚行业的数据驱动决策，例如流行趋势分析、商品陈列优化等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员熟悉图像分类、目标检测等任务。
此数据集特别适合用于探索不同服饰类别之间的特征差异，训练和评估图像分类模型，以及提升服饰图像识别的准确性和效率。
