100样本FashionMNIST服装图像数据集100-sampleFashionMNISTClothingImageDataset-babaakki
数据来源：互联网公开数据
标签：服装图像，数据集，图像分类，深度学习，计算机视觉，机器学习，模式识别，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自Fashion MNIST数据集的100个样本，记录了不同类型服装的灰度图像及其标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的服装类型，主要为零售服装。
数据维度：数据集包括100张28x28像素的灰度图像，每张图像对应一个标签，涵盖上衣，裤子，毛衣，连衣裙，外套，凉鞋，衬衫，运动鞋，购物袋，踝靴等10类服装。
数据格式：数据提供为CSV格式，包含图像像素值和标签，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Fashion MNIST数据集的子集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于图像分类，深度学习及计算机视觉等领域，特别是在服装图像识别，模式分类等任务中具有重要应用价值。
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：适用于服装图像分类，时尚趋势分析等学术研究，如服装识别算法的比较，分类模型的优化等。
行业应用：可以为服装零售，电商行业提供数据支持，特别是在智能推荐，服装识别与分类方面。
决策支持：支持服装分类系统的开发与优化，帮助相关领域制定更好的图像识别策略。
教育和培训：作为计算机视觉和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分类与深度学习技术。
此数据集特别适合用于探索服装图像的分类规律与识别趋势，帮助用户实现准确的服装分类与识别，促进计算机视觉技术在时尚领域的应用。
