数据集介绍

当前零售电商行业面临着产品识别和推荐系统精准度不足的挑战，许多现有的图像分类技术在多样化产品和复杂背景下表现不佳，导致用户体验下降。为了提升唇膏产品的识别率和推荐效果，本数据集的建设旨在提供高质量的唇膏图像数据，解决图像分类中的技术难题。数据集包括5000张唇膏图像，通过专业设备在良好的光照条件下拍摄，确保图像质量。质量控制方面，我们采取了多轮标注和专家审核，确保每个图像的标注一致性和准确性。数据以JPG格式存储，组织方式为图像文件与其元数据的关联。该数据集的核心优势在于数据质量高，标注精度达到95%以上，且一致性达到90%。采用了新的标注方法和数据增强技术，显著提升了模型的分类性能，验证结果显示在相同条件下，使用本数据集的模型准确率提高了15%。