智能衣橱服装数据集

关于数据集

该数据集旨在支持服装分类领域的机器学习研究，尤其适用于智能衣柜和洗衣应用。受《独领风骚》（1995 年）等媒体中流行的数字衣柜概念的启发，该数据集包含三大类服装：

• 上衣：T恤、纽扣衬衫、毛衣、连帽衫和其他上衣。
• 下装：牛仔裤、短裤、正装裤、长裤、其他下装。
• 袜子：长袜和短袜成对和单独拍摄。

所有图片均使用 iPhone 相机自行采集，格式为 HEIC，随后转换为 JPG/PNG 格式。背景移除使用 Canva 手动完成，并使用 Rembg 结合 U²-Net 模型进行编程。为了提升数据集的多样性，我们采用了图像增强技术（旋转、翻转、裁剪、亮度和对比度调整）。

• 原始图像：521 张（200 张上衣、200 张下装、121 张袜子）
• 增强后的最终图像：约 1,900 张（所有类别均衡）

该数据集可用于以下实验：

• 图像分类
• 数据增强管道
• 迁移学习（例如，Teachable Machine、TensorFlow、PyTorch）
• 计算机视觉在智能衣柜和智能家居系统中的应用