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裙装服装风格图像分类数据集
引言与背景
随着电子商务与计算机视觉技术的快速发展，服装图像分类成为时尚产业数字化转型的关键技术之一。精准的服装风格识别不仅能提升电商平台的用户体验，还能为时尚设计、市场分析等领域提供数据支持。本数据集聚焦于裙装这一女性服装核心品类，精心整理了7238张高清图片，涵盖A-line、直筒、Bodycon紧身三大经典廓形，为服装图像分类算法的训练与研究提供了高质量、结构化的数据源。
该数据集不仅包含完整的图像文件，还通过清晰的目录结构实现了自动分类标注，无需额外的标注文件即可直接用于模型训练。数据采用640x640的标准分辨率，确保了图像细节的完整性和一致性，为深度学习模型的特征提取提供了良好基础。这一数据集在时尚识别、电商推荐系统优化、服装风格研究等领域具有重要的应用价值，能够有效推动相关技术的发展与创新。
数据基本信息
数据字段说明
| 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 | |
|---|---|---|---|---|
| 图像文件 | JPG/JPEG | 裙装服装风格图像 | 10_jpg.rf.1e27e57ef08ee0ac67db08cfe8366364.jpg | 100% |
| 类别标签 | 目录名称 | 裙装廓形类别 | A-line、Bodycon、Shift | 100% |
| 数据集类型 | 目录名称 | 训练/验证/测试集 | train、valid、test | 100% |
| 图像分辨率 | 像素 | 图像尺寸 | 640x640 |
数据分布情况
数据集类型分布
| 记录数量 | 占比 | 累计占比 | |
|---|---|---|---|
| 训练集 | 6837 | 94.46% | 94.46% |
| 验证集 | 265 | 3.66% | 98.12% |
| 测试集 | 136 | 1.88% |
服装风格类别分布（按总数据量）
| 记录数量 | 占比 | |
|---|---|---|
| Bodycon（紧身） | 2511 | 34.69% |
| Shift（直筒） | 2492 | 34.43% |
| A-line | 2235 |
服装风格类别分布（按数据集类型）
| 类别标签 | 记录数量 | 占比（该数据集内） | |
|---|---|---|---|
| 训练集 | Bodycon（紧身） | 2376 | 34.75% |
| 训练集 | Shift（直筒） | 2358 | 34.49% |
| 训练集 | A-line | 2103 | 30.76% |
| 验证集 | Shift（直筒） | 93 | 35.09% |
| 验证集 | Bodycon（紧身） | 91 | 34.34% |
| 验证集 | A-line | 81 | 30.57% |
| 测试集 | Shift（直筒） | 51 | 37.50% |
| 测试集 | Bodycon（紧身） | 44 | 32.35% |
| 测试集 | A-line | 41 |
数据规模与特点
-
数据总量：7238张裙装图像
-
类别数量：3类经典裙装廓形（A-line、直筒、Bodycon紧身）
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数据划分：训练集（6837张）、验证集（265张）、测试集（136张）
-
图像分辨率：统一为640x640像素
-
文件格式：JPG/JPEG格式
-
数据质量：高清、标准分辨率，分类清晰
数据优势
| 具体表现 | 应用价值 | |
|---|---|---|
| 数据规模大 | 包含7238张高清图像，为深度学习模型提供充足训练数据 | 确保模型训练充分，提高分类准确率 |
| 类别分布均衡 | 三大类裙装数量分布接近，避免模型训练偏向某一类别 | 保证模型对各类别都有良好的识别能力 |
| 分辨率统一 | 所有图像均为640x640标准分辨率 | 减少数据预处理工作量，提高训练效率 |
| 分类标注清晰 | 通过目录结构自动实现类别标注，无需额外标注文件 | 降低数据使用门槛，便于快速开展实验 |
| 经典廓形覆盖 | 涵盖A-line、直筒、Bodycon三大经典裙装廓形 | 满足主流裙装风格识别需求，应用范围广 |
| 数据集划分合理 | 包含训练集、验证集、测试集，符合深度学习模型训练规范 |
数据样例
由于数据集包含完整的图像文件，无法在文章中直接展示图像内容。以下是部分图像文件名称的样例，实际数据集中包含完整的JPG/JPEG格式图像：
训练集样例：
-
train/A-line/10_jpg.rf.1e27e57ef08ee0ac67db08cfe8366364.jpg
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train/Bodycon/25_jpeg.rf.4ec12dd0c40439b56233421f6a1113c4.jpg
-
train/Shift/30_jpg.rf.e5ae3dd93538a272ab0b18a544374aea.jpg
验证集样例：
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valid/A-line/1_jpg.rf.9397c99f279f4eb44d266d97fe981459.jpg
-
valid/Bodycon/2_jpg.rf.e0d06cdd4d84e80177f9b89c146d3900.jpg
-
valid/Shift/5_jpg.rf.47458abdea37a7348e4c6373f6a0012a.jpg
测试集样例：
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test/A-line/148_jpg.rf.e3c108827d23aefcc4ec592d6d60d8d0.jpg
-
test/Bodycon/64_jpeg.rf.db85f3c206894df8e38abda3ee8f43ea.jpg
-
test/Shift/88_jpeg.rf.aa331b98cc7530177310d3b8b4303350.jpg
应用场景
时尚图像分类模型训练
该数据集可直接用于训练深度学习图像分类模型，如基于卷积神经网络（CNN）的服装风格识别系统。通过对7238张裙装图像的学习，模型能够准确识别A-line、直筒、Bodycon紧身三大经典廓形。这一技术可应用于电商平台的智能服装分类，用户上传或浏览服装图片时，系统能自动识别服装风格，提升用户搜索与浏览体验。
电商推荐系统优化
在电商推荐系统中，基于服装风格的个性化推荐是提升用户粘性的重要手段。利用该数据集训练的模型，能够分析用户的服装风格偏好，为其推荐符合审美需求的产品。同时，商家也可基于分类结果分析不同风格裙装的销售情况，优化库存管理与营销策略。
服装风格研究与趋势分析
时尚研究人员可利用该数据集分析三大经典裙装廓形的视觉特征与设计元素，探索服装风格的演变规律。通过对大量图像的分析，可发现不同风格裙装的设计特点，为时尚设计提供灵感与数据支持。同时，市场分析人员也可基于分类数据了解不同风格裙装的市场接受度，预测时尚趋势。
计算机视觉算法研究
该数据集不仅适用于服装分类任务，还可用于其他计算机视觉算法的研究，如图像检索、目标检测、图像生成等。例如，在图像检索任务中，用户可通过上传一张裙装图片，系统能返回相同风格的其他裙装；在图像生成任务中，模型可基于风格特征生成新的裙装设计。
结尾
本裙装服装风格图像分类数据集以其丰富的数据量、均衡的类别分布、统一的图像规格和清晰的分类标注，为服装图像分类领域的研究与应用提供了优质的数据源。7238张高清图像涵盖了A-line、直筒、Bodycon紧身三大经典廓形，适用于时尚识别、电商推荐、计算机视觉等多个领域的研究与应用。
该数据集的核心优势在于其完整的图像内容和清晰的分类结构，无需额外的标注工作即可直接用于模型训练，降低了数据使用的门槛。同时，合理的训练集、验证集、测试集划分，确保了模型评估的科学性与准确性。
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验证报告
以下为卖家选择提供的数据验证报告：
裙装服装风格图像分类数据集：7238张640x640高清照片，包含A-line、直筒、Bodycon紧身3类经典廓形，适用于时尚识别与电商推荐研究的深度学习训练数据集
445.6MB
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