大型电商图像数据集|电商图像数据集|图像分类数据集

arXiv2019-09-18 更新2024-06-21 收录

电商图像

图像分类

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https://www.kaggle.com/c/cdiscount-image-classification-challenge

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资源简介：

大型电商图像数据集由法国Cdiscount创建，包含超过1200万张图像，涵盖700万种产品，分类为5270个类别。数据集内容丰富，包括各种商品的图像，数据来源于Cdiscount网站及其市场平台。创建过程中，采用半自动化分类方法，结合K-NN算法和人工审核确保分类质量。该数据集主要应用于提升推荐系统的准确性和用户体验，解决电商领域的图像识别和分类问题。

提供机构：

Cdiscount, 法国

创建时间：

2019-09-18

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

大型电商图像数据集是从Cdiscount网站2017年7月的全产品目录中提取的，涵盖了超过700万种产品，分为5270个类别，总计1200多万张图像。数据集的构建基于产品的文本描述，采用半自动化的分类流程，首先通过K-NN算法进行初步分类，对于未达到置信度要求的产品则进行人工分类。最终的分类质量通过定期抽样检查，由专业人员进行视觉验证，分类错误率约为10%。

特点

该数据集具有高度多样性和不平衡性，产品分布在5270个类别中，呈现出显著的类别不均衡，某些类别拥有数十万产品，而其他类别则仅有数百个。此外，数据集中存在重复图像，部分产品由多个卖家提供，导致图像重复率较高。图像背景和视角多样，部分产品展示在白色或彩色背景上，或以实际使用场景展示，增加了数据集的复杂性。

使用方法

该数据集适用于视觉搜索和产品分类任务，尤其适合利用深度卷积神经网络进行模型训练。用户可以从Kaggle平台下载完整数据集，并根据需要选择不同层次的类别进行训练。建议使用预训练的神经网络模型（如ResNet、InceptionResNetV2等）进行迁移学习，并通过数据增强技术（如裁剪、翻转、缩放）提升模型性能。此外，考虑到数据集的不平衡性，建议采用加权损失函数或采样策略来优化模型训练。

背景与挑战

背景概述

大型电商图像数据集由法国Cdiscount数据科学团队创建，旨在推动视觉搜索和产品分类技术的发展。该数据集于2017年发布，包含了超过1200万张图像，涵盖了700万种产品，分类为5270个类别。数据集的构建基于Cdiscount在线商店的产品目录，涵盖了从自有产品到市场平台上独立卖家的广泛商品。该数据集的发布填补了通用零售商产品图像数据集的空白，为深度学习模型在推荐系统中的应用提供了丰富的资源。通过在Kaggle平台上举办的图像分类挑战赛，该数据集展示了其在推动图像分类算法发展方面的潜力。

当前挑战

大型电商图像数据集面临的主要挑战包括数据集的高度不平衡性，某些类别的产品数量远超其他类别，这可能导致模型在训练过程中偏向于某些类别。此外，数据集中存在大量重复图像，这些重复图像可能来自不同的卖家，尽管这有助于分类某些产品，但也可能影响模型的泛化能力。另一个挑战是图像背景的多样性，产品可能出现在不同的背景中，这增加了模型识别产品的难度。最后，数据集的构建过程中，产品分类的自动化与人工校验相结合，尽管如此，分类错误率仍约为10%，这为模型的训练引入了一定的噪声。

常用场景

经典使用场景

大型电商图像数据集主要用于视觉搜索和产品分类任务。该数据集包含超过1200万张图像，涵盖了700万种产品，分为5270个类别。这些图像来自一个大型在线零售商的产品目录，涵盖了从日常用品到专业设备的广泛类别。通过使用深度卷积神经网络，研究者可以利用该数据集训练模型，以实现高效的产品分类和视觉搜索功能，从而提升电商平台的用户体验。

衍生相关工作

基于大型电商图像数据集，研究者们开发了多种先进的图像分类和视觉搜索算法。例如，在Kaggle平台上举办的图像分类挑战赛中，获胜团队使用了多种深度学习模型，如ResNet、InceptionResNetV2和Squeeze-and-Excitation Networks，展示了如何通过模型集成和数据增强技术提升分类准确率。这些工作不仅推动了电商领域的技术进步，也为其他领域的图像识别研究提供了宝贵的经验。

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