商品图像多模态识别数据集ProductImageMulti-modalRecognitionDataset-omaryasser22
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 物体检测, 商品分类, 多模态数据, 计算机视觉, 目标检测, 数据标注, 图像分析
数据概述：
该数据集包含来自超市商品的多模态数据，记录了商品图像及其对应的标注信息，旨在支持商品图像识别、物体检测等计算机视觉任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖超市商品，未明确地域限制，推测为全球范围。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpeg）和标注文件（.csv），标注信息包括：商品类别（label）、边界框坐标（yolo_x, yolo_y, yolo_w, yolo_h, f_rcnn_x1, f_rcnn_y1, f_rcnn_x2, f_rcnn_y2）、商品属性（light, expensive）、手部位置（hand_location）、背景信息（background）、视觉角度（visual_angle）。
数据格式：数据以文件夹组织，包含图像文件(.jpeg)和标注文件（.csv），标注文件为CSV格式，便于读取和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注和整理，适合用于训练和评估图像识别模型。
该数据集适合用于商品图像识别、物体检测、多模态数据分析和计算机视觉模型训练。
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、物体检测等领域的学术研究，如多模态数据融合、目标检测算法优化、商品图像特征提取等。
行业应用：为零售行业、电商平台提供数据支持，尤其适用于商品识别、库存管理、智能货架、视觉搜索等应用。
决策支持：支持零售企业的产品展示优化、市场分析和消费者行为研究，帮助企业提升销售业绩和用户体验。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习、图像处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像识别和目标检测技术。
此数据集特别适合用于探索商品图像的视觉特征与多模态信息的关联性，帮助用户构建商品识别模型、优化目标检测算法，并实现商品信息的自动化分析和管理。
