Clothing1M

displayName: Clothing1M
license:
- Unknown
mediaTypes:
- Image
paperUrl: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Xiao_Learning_From_Massive_2015_CVPR_paper.pdf
publishDate: "2015"
publishUrl: https://github.com/Cysu/noisy_label
publisher:
- Baidu
- Chinese University of Hong Kong
tags:
- Clothing
taskTypes:
- Image Classification
- Learning With Noisy Labels

---
# 数据集介绍
## 简介
Clothing1M 包含 14 个类别的 1M 服装图像。这是一个带有嘈杂标签的数据集，因为数据是从几个在线购物网站收集的，并且包含许多错误标签的样本。该数据集还包含 50k、14k 和 10k 图像，这些图像具有干净的标签，分别用于训练、验证和测试。
## 引文
```
@inproceedings{xiao2015learning,
title={Learning from massive noisy labeled data for image classification},
author={Xiao, Tong and Xia, Tian and Yang, Yi and Huang, Chang and Wang, Xiaogang},
booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
pages={2691--2699},
year={2015}
}
```

## Download dataset
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displayName: Clothing1M
许可证：未知
媒体类型：图像
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Xiao_Learning_From_Massive_2015_CVPR_paper.pdf
发布日期：2015年
发布链接：https://github.com/Cysu/noisy_label
发布方：百度（Baidu）、香港中文大学（Chinese University of Hong Kong）
标签：服装
任务类型：图像分类（Image Classification）、带噪标签学习（Learning With Noisy Labels）

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# 数据集介绍
## 简介
Clothing1M 数据集包含覆盖14个类别的100万张服装图像。由于该数据集采集自多家在线购物平台，其中存在大量标签错误的样本，因此属于带噪标签数据集。此外，该数据集还分别提供了5万、1.4万和1万张带有干净标签的图像，分别用于模型训练、验证与测试。
## 引文

@inproceedings{xiao2015learning,
title={Learning from massive noisy labeled data for image classification},
author={Xiao, Tong and Xia, Tian and Yang, Yi and Huang, Chang and Wang, Xiaogang},
booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
pages={2691--2699},
year={2015}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Clothing1M是一个大规模服装图像数据集，包含100万张图像，覆盖14个类别，其标签存在噪声，因为数据来自在线购物网站，包含许多错误标记的样本。此外，数据集提供了5万张训练图像、1.4万张验证图像和1万张测试图像，这些子集具有干净标签，适用于模型评估和优化。