图像目标检测服装数据集ImageObjectDetectionClothingDataset-muhammadmasoom
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像标注, 服装, 计算机视觉, 数据集, 图像分割, 机器学习, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自图像标注工具的数据，记录了对服装图像进行目标检测和标注的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用服装图像识别任务。
数据维度：数据集包括_via_settings（标注工具配置）、_via_img_metadata（图像元数据，包含文件名、图像尺寸、标注框坐标、标注类别等）、_via_attributes（标注属性）和_via_data_format_version（数据格式版本）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为output.csv，包含图像标注信息，便于目标检测模型的训练与评估。数据集中包含了服装图像的标注信息，包括图像文件名、目标物体的边界框坐标和类别标签（如shirt_red，shirt_white，shirt_grey等）。
该数据集适合用于目标检测、图像分割和物体识别等计算机视觉任务。
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、图像处理和深度学习领域的研究，如目标检测算法开发、图像分割技术研究等。
行业应用：可以为服装电商、时尚行业提供数据支持，尤其适用于服装图像识别、商品推荐、虚拟试穿等应用。
决策支持：支持服装企业的产品展示、库存管理和市场分析，助力企业优化营销策略。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材，用于学生训练模型、理解目标检测流程。
此数据集特别适合用于探索服装图像的特征提取、目标识别和分割，帮助用户实现服装图像的自动标注、分类和检索等目标。
