UTZappos50K鞋类图像数据集-aryashah2k
数据来源：互联网公开数据
标签：鞋类图像,UT Zappos50K,服装识别,在线购物,视觉识别,颜色特征,元数据,细粒度分类
数据概述：
本数据集包含从Zappos.com收集的50,025张目录图像，涵盖了各类鞋类产品。图像被分为四大主要类别：鞋、凉鞋、拖鞋和靴子。每个类别进一步细分为功能性类型和具体品牌，所有鞋类图像都以白色背景呈现，并保持统一的拍摄角度，方便后续分析。
该数据集是在在线购物任务背景下创建的，用户在购物时特别关注细微的视觉差异，例如在选择两双相似的男士跑步鞋时，而不是在女士高跟鞋和男士拖鞋之间进行选择。数据集提供了GIST和LAB两种颜色特征，并且每张图像都包含8个相关元数据标签（如性别、材质等），这些标签用于在Zappos.com上过滤鞋子。
数据用途概述：
该数据集适用于服装识别、在线购物推荐、视觉比较和细粒度图像分类等多种研究场景。研究人员可以利用该数据集进行图像特征提取、分类算法评估和模式识别研究；企业在开发推荐系统或在线购物平台时，可以利用这些图像数据优化用户购物体验。此外，数据集还适用于教学和教育，帮助学习者理解图像识别和计算机视觉的基本原理。
