数据集介绍

当前零售电商行业面临着商品识别准确性不足的挑战，尤其是在复杂环境下，鞋类产品的遮挡和失真现象普遍存在。现有解决方案往往在处理遮挡和斜拍图像时表现不佳，导致识别错误率高。该数据集旨在提供大量的遮挡图像，以帮助训练更为鲁棒的深度学习模型，从而提升商品识别的准确性。数据集由多种环境下拍摄的鞋类图像组成，采用相机在不同角度拍摄，确保涵盖多种遮挡情况。我们实施了多轮标注和一致性检查，保证数据质量。数据存储采用JPEG格式，组织方式按类别划分。