用于视觉搜索与商品分类的大型电商零售商图像数据集
计算机视觉与模式识别
2019-09-20 v1 机器学习
机器学习
摘要
深度卷积网络在视觉识别挑战中的近期成果为诸如视觉搜索或推荐等全新颠覆性用户体验开辟了道路。提供此类服务的公司名单与日俱增，但其采用率和结果相关性可能差异很大。我们认为，大型且多样化的数据集的可用性是提升此类推荐系统相关性并促进其采用的必要条件。为此，我们希望与社区共享该数据集，其包含我们在线商店 7M 件商品、划分为 5K 个类别的超过 12M 张图像。本文介绍了这一原始数据集并描述了若干特征。我们还展示了围绕该图像集在 Kaggle 平台上组织的图像分类挑战赛获奖方案的一些方面。
引用
@article{arxiv.1909.08612,
title = {Large e-retailer image dataset for visual search and product classification},
author = {Arnaud Bellétoile},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.08612},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 4 figures, 4 tables