女士上衣商品主图风格分类训练数据

本数据用于女士上衣商品主图的风格分类模型训练。通过拍摄方式、场景类型、视觉风格、品类、主色调、构图方式和风格标签等信息，可用于商品图自动打标、风格检索和主图素材分类，解决商品主图依靠人工分类、标签口径不统一的问题。一、加工前的数据说明：原始数据来源于企业自有电商平台的女士上衣商品主图。 二、处理规则：1.对商品主图进行去重和规格校验，剔除模糊、破损及重复样本，将文件名无规则编码化为图片唯一编号。2.依据主图视觉内容标注拍摄方式、场景类型、视觉风格、服装品类、主色调、构图方式和风格标签集，并按训练集、测试集、验证集划分。3.组织多名标注员交叉标注，记录标签一致的标注人数和总标注人数，按“多人标注一致率=标签一致的标注人数/总标注人数×100%”计算一致率并保留2位小数；一致率≥85%为通过质检，否则为不通过。 三、数据内容描述：最终形成结构化数据集合，包含以下字段：1）图片唯一编号：图片匿名标识；2）图片分辨率：图片像素规格；3）拍摄方式：商品主图拍摄形式；4）场景类型：主图背景或使用场景分类；5）视觉风格：主图整体视觉风格；6）服装品类：女士上衣品类；7）主色调：主图主要色彩分类；8）构图方式：主体在画面中的构图形式；9）风格标签集：由多个关键词组成的风格标签；10）标注时间：完成标注的日期；11）标签一致的标注人数：对当前标签给出一致结论的人数；12）总标注人数：参与当前记录交叉标注的总人数；13）多人标注一致率：由第11、12项计算的比率；14）是否通过质检：按一致率阈值判定的结果。 同一图片在同一标注批次内的标签一致的标注人数、总标注人数和多人标注一致率保持对应。数据集仅保留多人交叉标注后的汇总人数，避免单人信息与多人统计口径混淆。标签一致的标注人数不得大于总标注人数，多人标注一致率由表内第11、12项直接计算，可用于筛选标签可靠性较低的样本。拍摄方式、场景类型、视觉风格、主色调、构图方式和风格标签集共同描述主图视觉特征，数据集划分用于将该类特征样本分别投入训练、验证和测试。 主色调与构图方式用于补充视觉风格的判别依据；风格标签集由多个关键词组合形成，和服装品类共同限定商品主图的训练对象范围。 图片分辨率保留主图像素规格，用于识别规格异常或不适用于训练的图片。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集用于女士上衣商品主图的风格分类模型训练，包含2455条结构化数据，涵盖拍摄方式、场景类型、视觉风格、服装品类、主色调、构图方式及风格标签等信息。数据处理包括去重、规格校验和多员交叉标注，通过一致性率（≥85%）保证质量，并划分训练、验证和测试集。该数据集可应用于商品图自动打标、风格检索及主图素材分类，解决人工分类标签口径不一的问题。