detection-datasets/fashionpedia

Fashionpedia是一个专注于时尚领域的视觉数据集，由两部分组成：一是由时尚专家构建的本体，包含27个主要服装类别、19个服装部件、294个细粒度属性及其关系；二是基于该本体的日常和名人活动时尚图像数据集，这些图像带有分割掩码和每个掩码的细粒度属性。数据集包含46781张图像和342182个边界框，主要用于目标检测和图像分类任务。所有注释均使用英语。数据集的结构包括训练集和验证集，分别包含45623张和1158张图像。

Fashionpedia is a visual dataset dedicated to the fashion domain, which consists of two parts: first, an ontology constructed by fashion experts, including 27 major clothing categories, 19 clothing components, 294 fine-grained attributes and their relationships; second, a dataset of fashion images from daily and celebrity events built based on this ontology, with each image equipped with segmentation masks and fine-grained attributes corresponding to each mask. The dataset contains 46,781 images and 342,182 bounding boxes, and is primarily used for object detection and image classification tasks. All annotations are in English. The dataset is split into a training set and a validation set, which contain 45,623 and 1,158 images respectively.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称：Fashionpedia
• 任务类别：object-detection
• 语言：en
• 许可证：cc-by-4.0
• 多语言性：monolingual
• 大小类别：10K<n<100K
• 源数据集：original
• 标签：object-detection, fashion, computer-vision
• paperswithcode_id：fashionpedia

数据集描述

数据集摘要

• 描述：Fashionpedia是一个描绘时尚界视觉方面的数据集。它由两部分组成：(1) 由时尚专家构建的包含27个主要服装类别、19个服装部分、294个细粒度属性和它们之间关系的本体；(2) 基于Fashionpedia本体，包含日常和名人活动时尚图像，并带有分割掩码和与其关联的每个掩码的细粒度属性的数据集。
• 数据量：包含46781张图像和342182个边界框。

支持的任务

• 任务：Object detection, Image classification

语言

• 主要语言：英语

数据集结构

数据实例

• 结构：数据集包含图像及其相关元数据，包括图像ID、图像对象、宽度、高度和对象信息。
• 示例：每个图像的数据包括图像ID、图像对象、宽度、高度以及包含边界框ID、类别、区域和边界框的对象信息。

数据字段

• 字段：
  • image_id：图像的唯一数字ID。
  • image：包含图像的PIL.Image.Image对象。
  • width：图像宽度。
  • height：图像高度。
  • objects：包含图像中对象的边界框元数据，包括边界框ID、类别、区域和边界框。

数据分割

• 分割：
  • 训练集：45623张图像，333401个边界框。
  • 验证集：1158张图像，8781个边界框。
  • 测试集：无数据。

附加信息

许可证信息

• 许可证：Creative Commons Attribution 4.0 International License

引用信息

@inproceedings{jia2020fashionpedia, title={Fashionpedia: Ontology, Segmentation, and an Attribute Localization Dataset}, author={Jia, Menglin and Shi, Mengyun and Sirotenko, Mikhail and Cui, Yin and Cardie, Claire and Hariharan, Bharath and Adam, Hartwig and Belongie, Serge} booktitle={European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year={2020} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Fashionpedia数据集的构建，是基于时尚专家构建的ontology，包含27个主要的服装类别、19个服装部分、294个细粒度属性及其关系。该数据集进一步包含日常和名人活动中的时尚图像，这些图像被注释以分割掩码及其相关的每掩码细粒度属性，建立在Fashionpedia本体之上，共计46781张图像和342182个边界框。

特点

Fashionpedia数据集的特点在于其详尽的时尚领域标注，不仅涵盖服装的主要类别，还涉及服装的各个部分及属性。数据集采用单语种英文注释，适用于对象检测和图像分类任务。其规模适中，包含超过十万张图像，为时尚领域的计算机视觉研究提供了丰富的资源。

使用方法

使用Fashionpedia数据集时，用户可以访问其结构化的数据字典，其中包含图像ID、图像本身、宽度、高度以及图像中对象的边界框信息。数据集分为训练集和验证集，用户可以根据需要加载相应的数据部分。由于图像解码可能耗费较长时间，建议先查询样本索引再访问图像数据。

背景与挑战

背景概述

Fashionpedia数据集，构建于2020年，是由Menglin Jia等研究人员在计算机视觉领域的一项重要成果。该数据集旨在详尽地映射时尚领域的视觉要素，包含了两部分：一是时尚专家构建的包含27个主要服装类别、19个服装部位、294个细粒度属性及其关系的本体；二是基于该本体的日常及名人活动时尚图像数据集，图像配有分割掩码及其相关的每掩码细粒度属性标注。Fashionpedia数据集的推出，为时尚领域的图像识别、分类和属性定位研究提供了宝贵资源，对相关领域产生了显著影响。

当前挑战

在研究过程中，Fashionpedia数据集面临的挑战主要包括：如何构建一个全面且细粒化的时尚本体，以及如何高效地标注大量时尚图像的细粒度属性。此外，数据集在构建过程中还需要克服图像的版权问题，确保数据集的合法合规使用。在应用层面，时尚领域的快速变化也要求数据集能够持续更新，以适应不断变化的研究需求。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉研究领域，Fashionpedia数据集以其细致的标注和丰富的属性信息，成为对象检测与图像分类任务的重要资源。该数据集不仅包含了丰富的日常时尚图像，还涵盖了名流活动的时尚图片，为研究者提供了构建和训练视觉识别模型的基础。

衍生相关工作

基于Fashionpedia数据集，学术界衍生出了一系列相关工作，包括但不限于时尚属性的自动标注、时尚趋势分析以及个性化的时尚推荐系统，这些研究进一步推动了时尚领域的数据科学和人工智能应用的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，时尚元素识别与细粒度分类是当前研究的热点。Fashionpedia数据集以其丰富的细粒度属性和专业的时尚领域本体，为这一研究方向提供了强有力的数据支撑。近期研究多聚焦于利用该数据集进行对象检测与图像分类任务，旨在提升时尚元素的识别准确度与分类的细致程度，进而推动个性化推荐系统和智能时尚设计等领域的发展。