衣服颜色分类检测数据集5类颜色 | 实例分割 | 工业检测

【衣服颜色分类检测数据集5类颜色 | 实例分割 | 工业检测】

本数据集面向衣服颜色分类检测5类颜色场景的实例分割任务，涵盖46个检测类别，总计1,158张标注图像。数据集适用于工业检测领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

• 数据集名称：衣服颜色分类检测数据集5类颜色
• 任务类型：实例分割
• 图像总数：1,158 张
• 标注类别：46 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含46个检测类别，各类别标注分布如下：

• sleeve（sleeve）— 1,408 个标注实例
• shoe（shoe）— 1,380 个标注实例
• neckline（neckline）— 919 个标注实例
• pocket（pocket）— 541 个标注实例
• dress（dress）— 508 个标注实例
• top, t-shirt, sweatshirt（top, t-shirt, sweatshirt）— 477 个标注实例
• pants（pants）— 314 个标注实例
• collar（collar）— 212 个标注实例
• bag, wallet（bag, wallet）— 210 个标注实例
• zipper（zipper）— 192 个标注实例
• jacket（jacket）— 183 个标注实例
• belt（belt）— 164 个标注实例

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 产线质量检测与缺陷识别
2. 工业自动化巡检
3. 设备状态监控与预警

数据集特点

• 数据集包含 1,158 张标注图像，覆盖 46 个检测类别
• 标注格式为 YOLO TXT，坐标归一化至 [0, 1] 区间
• 适用于 YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 等主流目标检测框架
• 累计标注实例 8,495 个，标注质量高

获取方式

数据集持续整理中，如需获取请关注本站后续更新。

🏷️ 标签

#工业检测 #实例分割 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉