数据集介绍

在零售电商行业，面对日益增长的商品种类与复杂的用户需求，如何精准识别商品特性成为一大挑战。现有的视觉识别系统在处理特定结构（如洗手液瓶的可挤压按压头）时，往往表现不足，导致识别错误率高。该数据集旨在为机器人视觉提供高质量的训练数据，帮助其准确识别“可以挤压”的结构。数据采集采用专业相机在标准化环境下进行，确保光照和角度的一致性。质量控制采用多轮标注和专家审核机制，确保数据的准确性和一致性。数据以JPEG格式存储，按类别组织，便于快速检索和使用。该数据集的核心优势在于标注精度高，目标检测准确率达到95%以上。通过引入新的数据增强技术，模型的鲁棒性提高了15%。该数据集的应用价值在于提升了电商平台的商品识别效率，减少了用户的搜索时间。