Deep Fashion衣服时尚数据集

DeepFashion是一个大型的服装数据库,包含超过80万张从店铺到消费者的各种时尚图片,每张图片都有丰富的注释信息,包括50个类别、1000个属性、边界框和服装标记。此数据集不仅适用于服装检测、识别和检索等任务,还支持跨域图像对研究,为计算机视觉领域的多个基准提供了宝贵的资源。
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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有50个类别,1,000个描述性属性,边界框和服装标记。
  • 第三,DeepFashion包含超过300,000个交叉姿势/跨域图像对。

使用DeepFashion数据库开发了四个基准,包括属性预测,消费者到商店的衣服检索,店内衣服检索和地标检测。这些基准的数据和注释也可以用作以下计算机视觉任务的训练和测试集,例如衣服检测,衣服识别和图像检索。

数据集下载

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【百度网盘】:提取码: mfwx

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DeepFashion是一个大规模的衣服服装数据集,用于衣物检索、时尚推荐、虚拟试衣等任务。该数据集包含超过80万张图片,涵盖了13个类别的衣物,包括上衣、裤子、裙子、鞋子等。每张图片都有详细的标注信息,包括类别、颜色、款式、属性等。 DeepFashion数据集的主要特点包括: 1. 大规模:DeepFashion数据集包含了大量的衣物图片,可以满足各种衣物相关任务的需求。 2. 多样性:数据集中的衣物涵盖了多个类别和款式,适用于不同的时尚风格和场景。 3. 详细标注:每张图片都有详细的标注信息,包括类别、颜色、款式、属性等,方便进行衣物检索和推荐等任务。 4. 高质量:DeepFashion数据集中的图片都经过了精心筛选和处理,保证了数据的质量和可用性。 使用DeepFashion数据集可以进行多种任务,例如: 1. 衣物检索:根据用户提供的图片或描述,从数据集中找到相似的衣物。 2. 时尚推荐:根据用户的喜好和场景,推荐合适的时尚搭配和衣物款式。 3. 虚拟试衣:通过虚拟现实技术,让用户在虚拟环境中试穿不同的衣物款式。 如果你想了解更多关于DeepFashion数据集的信息,可以参考以下引用[^1]: 引用: Liu, Ziwei, et al. "Deepfashion: Powering robust clothes recognition and retrieval with rich annotations." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.
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