图像识别与哈希检索数据集ImageNet64-Hash1kDataset-boyangpang
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别，哈希检索，数据集，计算机视觉，深度学习，图像处理，机器学习，视觉检索
数据概述： 该数据集基于ImageNet图像数据集，专注于图像哈希检索和快速相似度匹配任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年至2020年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的各类图像，包括自然场景、物体、动物等。
数据维度：数据集包括64×64像素的缩略图像及其对应的哈希编码，涵盖约1000个图像类别，每个类别包含多个样本。图像哈希编码采用二进制形式，便于高效检索和匹配。
数据格式：数据提供为图像文件（JPEG）和哈希编码文件（CSV），便于图像处理和哈希检索分析。
来源信息：数据来源于ImageNet公开数据集，已进行图像缩放、标准化和哈希编码生成。
该数据集适合用于图像识别、哈希检索及计算机视觉等领域，特别是在图像相似度匹配、快速检索及大规模图像数据库管理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：适用于图像哈希算法、相似度检索及大规模图像数据库管理等学术研究，如图像检索效率优化、哈希编码改进等。
行业应用：可以为电子商务、图像搜索、安防监控等行业提供数据支持，特别是在图像快速检索、相似商品推荐等方面。
决策支持：支持图像检索系统的性能优化和策略制定，帮助相关领域提升数据检索效率和应用体验。
教育和培训：作为计算机视觉、数据科学及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哈希、相似度匹配等技术。
此数据集特别适合用于探索图像哈希检索的效率与精度，帮助用户实现快速图像匹配和大规模图像数据库管理，为图像识别与检索技术提供数据支持。
