商品图像检索嵌入向量数据集ProductImageRetrievalEmbeddingVectors-kami634
数据来源：互联网公开数据
标签：图像检索, 深度学习, 嵌入向量, 商品识别, 计算机视觉, 特征提取, Swin Transformer, 多模态学习
数据概述：
该数据集包含商品图像的嵌入向量数据，记录了商品图像经过Swin Transformer模型处理后生成的特征向量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，适用于模型训练与评估。
地理范围：数据来源未明确，但由于涉及商品图像，推测可能涵盖全球范围内的商品。
数据维度：数据集的核心是256维的嵌入向量，每个向量对应一张商品图像，此外还包括商品的posting_id、图像文件名、图像哈希值、商品标题、label_group、文件路径、fold等辅助信息。
数据格式：CSV格式，文件名为swin-embeddings.csv，便于向量分析与图像检索任务。数据已通过Swin Transformer模型提取特征，并进行了结构化存储。
该数据集特别适用于图像检索、商品推荐、相似商品识别等应用，为深度学习模型的训练和评估提供了基础数据。
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、深度学习、图像检索等领域的学术研究，例如，改进图像检索模型、分析不同商品图像的特征分布等。
行业应用：为电商平台、搜索引擎、图片分享网站等提供数据支持，尤其适用于商品图像搜索、相似商品推荐、图像分类等应用。
决策支持：支持企业优化商品展示策略，提升用户购物体验，以及进行市场趋势分析。
教育和培训：可作为计算机视觉、深度学习相关课程的实训数据，帮助学生理解图像特征提取和检索技术。
此数据集特别适合用于探索商品图像的特征表示，以及评估不同图像检索算法的性能，从而实现更精准的商品推荐和图像搜索功能。
