DeepFashion: 服装公开数据集概述

最新推荐文章于 2025-06-03 12:55:02 发布
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分类专栏： Deep Learning 数据库 文章标签： 数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fuwenyan/article/details/78203803
本文概述了DeepFashion数据集，由香港中文大学提供，包含80万张图片，50种类别，1000种属性标注，以及不同角度和场景的图片。数据集分为四个子集，用于分类、属性预测、店铺内服装检索和消费者到店铺服装检索，具有丰富的标注信息，如Bbox和特征点。还提供了相关QQ群号供爱好者交流。

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基于DeepFashion2数据集的服装检测系统：YOLOv11实现与UI界面开发
如需修改或训练 Ultralytics YOLO 模型，请联系 Ultralytics 获取授权。
06-15 196
80万张高质量服装图片13个服装类别：短袖上衣、长袖上衣、短袖外套、长袖外套、背心、短裤、长裤、短裙、长裙、袜子、帽子、鞋、包包每张图片包含边界框、分割掩码、landmarks等标注多样化的场景：商业图片、街拍图片、消费者图片更高效的Backbone网络改进的特征金字塔网络(FPN)自适应训练样本分配策略更精确的损失函数以下是YOLOv11的模型定义：python复制下载# 模型参数self.nc = nc # 类别数。
使用YOLOv10进行DeepFashion数据集的服装分类与检测：深度学习应用与实现
如需修改或训练 Ultralytics YOLO 模型，请联系 Ultralytics 获取授权。
04-20 502
YOLOv10算法概述DeepFashion数据集介绍使用YOLOv10进行DeepFashion数据集的训练与服装分类UI界面实现与展示总结与参考资料YOLO（You Only Look Once）是目前最受欢迎的目标检测算法之一，其核心理念是将目标检测问题转化为回归问题，极大地提高了目标检测的效率。YOLO系列算法以其端到端的高效性、快速推理能力以及优秀的检测精度，广泛应用于各种计算机视觉任务。
大型时尚DeepFashion数据集 ——【DeepFashion】简介
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
06-05 2214
Large-scale Fashion (DeepFashion) Database 官网链接 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html 官方分享链接 百度WP https://pan.baidu.com/s/1PwJq0U2UPBWKkZvOR2lefQ#list/path=%2F 谷歌WP https://drive.google.com/drive/folders/0B7EVK8r0v71pQ2FuZ0k0Qn.
DeepFashion2 数据集下载
08-06
DeepFashion2 数据集是一个更加综合的服装数据集，其包含了适用于服装检测、服装姿态估计、服装分割以及服装检索等场景的图片与标注数据. 解压密码：需要填写表格申请，链接 - https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeIoGaFfCQILrtIZPykkr8q_h9qQ5BoTYbjvf95aXbid0v2Bw/viewform?usp=sf_link
Deep Fashion衣服时尚数据集
uncle_ll的博客
10-18 1万+
数据集简介 【官方介绍】：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html DeepFashion数据库，这是一个大型服装数据库，它有几个吸引人的特性： 首先，DeepFashion包含超过800,000种不同的时尚图像，从精美的商店图像到无约束的消费者照片。 其次，DeepFashion注释了丰富的服装商品信息。此数据集中的每个图像都标...
DeepFashion服装数据集
datayx的文章
09-22 2562
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx1. 服装类别和属性预测集Category - Attribute 下载289,22...
服装检索-DeepFashion
今天天气很好
10-22 2893
1. DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations 该篇论文主要有两个任务，第一个任务是提供了一个large-scale数据集, 包含80万张图片，包含不同角度，不同场景，买家秀，买家秀图片。数据集分为4个子数据集，用于4个主要任务，分别是服装类别与属性预测、店内衣服检索、买家秀卖家秀衣服检索、关键点和目标检测。第二个任务是提出了一个深度学习网络FashionNet， 服装识别算法
Dataset - DeepFashion 服装数据集
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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
02-27 2万+
Dataset - DeepFashion 服装数据集 [Dataset - DeepFashion] [Project - DeepFashion] 1. 服装类别和属性预测集 [Category - Attribute 下载] [百度网盘] 289,222 张服装图片 clothes images; 50 个服装类别 clothing categories 1,000 ...
服装检测系统（Clothing Detection）——基于YOLOv8的DeepFashion2数据集“衬衫（shirt）”与“鞋子（shoe）”检测
最新发布
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06-03 188
DeepFashion2是服装领域公认的最大规模、标注最丰富的公开数据集之一，涵盖多种服装类别、多样化的拍摄角度和环境，支持服装检测、分割和属性预测等任务。数据集包括超过80万张服装图像和对应的详细标注。单阶段检测网络，速度快且精度优采用CSPDarknet骨干，PANet特征融合和YOLO检测头支持自动混合精度训练，简化开发流程本文系统讲解了基于DeepFashion2数据集的衬衫与鞋子检测项目，从数据准备、模型训练、推理应用到UI界面，实现了端到端的解决方案。
论文理解：DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations
VivienFu的专栏
10-12 3624
本文为香港中文大学与熵汤联合出品的一篇CVPR。获取链接：http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/papers/liuLQWTcvpr16.pdf 主要包含两个工作： 1. 创建了一个服装数据集DeepFashion，包含80万张服装图像，有类别，属性，特征点以及服饰框的标注。详情可以参考我的另一篇博客DeepFashion: 服装公开数据集概述。 2
服装分类检索识别数据集
VivienFu的专栏
02-01 9788
1. DCSA 来自论文H. Chen, A. Gallagher, and B. Girod. Describing clothing by semantic attributes. In ECCV, pages 609–623. 2012. 参考链接：https://www.ecse.rpi.edu/homepages/cvrl/database/AttributeDataset.ht
Python-DeepFashion2服饰数据集
08-11
DeepFashion2服饰数据集
DeepFashion2:DeepFashion2数据集https
04-01
DeepFashion2数据集 DeepFashion2是一个全面的时装数据集。 它包含来自商业购物商店和消费者的13种流行服装的491K多种图像。 它总共有801K件服装，其中图像中的每一项都标有比例，遮挡，放大，视点，类别，样式，边框，密集的地标和每个像素的蒙版。还有873K商用服装。对。 数据集分为训练集（391K图像），验证集（34k图像）和测试集（67k图像）。 DeepFashion2的示例如图1所示。 图1：DeepFashion2的示例。 从（1）到（4），每一行代表具有不同变化的衣服图像。 在每一行中，我们将图像分为两组，左三列代表商业商店的衣服，而右三列代表顾客。在每组中，这三幅图像表示相对于相应变化的三个难度级别。此外，在每一行中，这两组图像中的商品均来自相同的服装标识，但来自两个不同的领域，即商业和客户，具有相同标识的商品可能具有不同的样式，例如颜色和印刷。该
Deepfashion2数据集解压密码
10-16
Deepfashion2数据集的解压密码，获取后需在百度网盘下载相应数据集即可使用。 Deepfashion2是一个已标注好的服饰的数据集，可在其上进行更深度的开发。
deepfashion
03-22
DeepFashion集成插件 一个演示插件，用于使用DeepFashion数据集准备商店产品和推荐系统 要求 版本 要求 1.0.0 Shopware 6.3> = 安装 1.克隆git仓库 cd development/custom/plugins git clone < THIS> 2.构建插件 将DeepFashion数据集推入： < PLUGIN> /files/ 从发展的根源 bin/console plugin:install --activate DeepFashion 运行初始化演示数据命令： php -d memory_limit=- 1 bin/console deepfashion:demodata
数据集: DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations(2016)
studyeboy的专栏
04-16 307
[paper]DeepFashion:Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations [Download Dataset] DeepFashion:Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotaions Motivation Task: clothes recognition and retrieval(衣服识别和检索) L
Awesome-Fashion：较大规模公开的服装数据集
mxs30443的专栏
10-24 4613
最近工作需要，整理了一波相对规模较大的衣服数据集，分享出来 DeepFashion DeepFashion包含超过800,000种不同的时尚图像 DeepFashion数据集中的每个图像都标有50个类别，1,000个描述性属性，边界框和服装标记 DeepFashion包含超过300,000个交叉姿势/跨域图像对(主要是卖家秀和买家秀的图像对) 链接：https://pan.baidu.com...
DeepFashion2 数据集
songwsx的博客
05-18 5091
论文标题：DeepFashion2: A Versatile Benchmark for Detection, Pose Estimation, Segmentation and Re-Identification of Clothing Images 数据集链接：https://github.com/switchablenorms/DeepFashion2 简单介绍：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-04-2 数据集下载解压 解压需要密码，不过
深度学习中的姿态迁移：在DeepFashion数据集上使用PoseGAN进行姿态迁移任务
KsClang的博客
09-17 387
姿态迁移是计算机视觉领域中一个有趣而具有挑战性的任务。它旨在将一个人的姿态从一个图像中转移到另一个图像上，同时保持人物的身份和细节。近年来，深度学习技术的快速发展为姿态迁移提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PoseGAN模型在DeepFashion数据集上进行姿态迁移任务。DeepFashion数据集是一个大规模的时尚图像数据集，其中包含各种服装和姿态的图像。我们将使用这个数据集来训练一个PoseGAN模型，该模型可以学习从一个姿态到另一个姿态的映射。首先，我们需要准备数据集。从DeepFashion数据
商品图像分类数据集
05-16
### 商品图像分类数据集概述 对于商品图像分类的任务，可以考虑使用一些专门针对商品识别和分类设计的数据集。这些数据集通常包含大量标注的商品图片，涵盖了不同的类别、品牌以及视角。以下是几个适合用于商品图像分类的数据集： #### 1. **Stanford Products Dataset** 该数据集由斯坦福大学提供，包含了超过12万张商品图片，覆盖了来自 eBay 的 48 类商品[^5]。每张图片都经过精细标注，适用于细粒度的商品分类任务。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = datagen.flow_from_directory( 'stanford_products/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical' ) ``` #### 2. **Amazon Fashion Dataset** 这是一个专注于时尚类商品的图像数据集，包含约50万张服装商品图片，涉及多个子类别如鞋子、包包、衣服等[^6]。它非常适合用来训练深度学习模型进行商品推荐或分类。 #### 3. **DeepFashion Dataset** DeepFashion 是一个大规模的时尚商品数据集，拥有超过80万个标记好的服饰图片，并提供了多种属性标签（例如颜色、风格、纹理）[^7]。这使得它可以被广泛应用于各种视觉理解任务中，包括但不限于商品检索与分类。 #### 4. **ImageNet (Subset for Commercial Goods)** 虽然 ImageNet 并不是一个专门为商业用途创建的数据集，但它确实包含了许多常见的消费品类别。通过筛选特定的 WordNet ID 可以提取出相关的子集来构建自己的商品分类系统[^8]。 --- ### 下载链接及相关资源 为了方便获取上述提到的一些公开可用的商品图像分类数据集，这里整理了一些官方或者可信第三方提供的下载地址： - Stanford Products Dataset: https://cvgl.stanford.edu/projects/products/ - Amazon Fashion Dataset: http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/fashion.html - DeepFashion Dataset V2: https://github.com/DongDang-SecLab/DeepFashion2 注意，在实际操作前需确认各站点的服务条款并遵循其版权规定。 ---
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