一、重要性及意义
首先，随着电商、时尚推荐等业务的发展，服饰属性标签识别已经成为一项关键的计算机视觉任务。这些标签，如颜色、款式、材质等，对于实现图像搜索、时尚推荐等业务需求至关重要。服饰属性标签识别数据集为此类任务提供了基础数据支持，使得算法模型能够学习和识别服饰的各种属性。
其次，服饰属性标签识别数据集的研究有助于提高服饰属性标签识别的精度和鲁棒性。传统的浅层学习算法在特征表达上有所局限，而深度学习技术通过层层非线性变换，可以实现对复杂数据的高效表达和提取。基于深度神经网络的服饰属性标签识别技术，借助这些数据集，能够取得更高的识别精度和鲁棒性，从而提供更准确、更可靠的服饰属性识别结果。
此外，服饰属性标签识别数据集在推动时尚行业的技术进步和创新方面也具有重要意义。通过对服饰属性的深入研究，可以开发出更先进的服饰推荐系统、个性化搭配建议等应用，提升消费者的购物体验。同时，这些数据集还可以用于研究服饰流行趋势、消费者喜好等，为时尚品牌提供有价值的市场洞察和决策支持。
最后，服饰属性标签识别数据集在维护消费者权益和健康方面也具有积极意义。通过对服饰的全面检测，可以确保产品符合安全和质量标准，防止低质量或不合格的产品进入市场。同时，这些数据集还可以用于研究服饰对人体的安全性和健康性，例如对面料的有害物质进行检测，保障消费者的穿着安全和健康。
二、应用
- 服饰图像检索：在电商平台或时尚网站上，用户经常需要根据特定的属性（如颜色、款式、品牌等）来搜索服饰。服饰属性标签识别数据集可以训练出高效的图像识别模型，使得用户能够通过输入关键词或选择属性标签来快速找到他们想要的服饰。
- 标签导航与个性化推荐：在线购物平台可以利用服饰属性标签识别数据集为用户提供更精准的标签导航和个性化推荐服务。通过分析用户的搜索历史和购买记录，平台可以推荐与用户喜好相匹配的服饰，提升用户体验和购物转化率。
- 智能服饰搭配：服饰搭配是时尚领域的一个重要话题。通过服饰属性标签识别数据集，可以训练出能够自动分析服饰搭配合理性的模型。这有助于为用户提供智能的搭配建议，或在服装设计阶段为设计师提供创新的灵感。
- 服饰流行趋势分析：商场视频监控系统可以通过识别顾客服饰特征，利用服饰属性标签识别数据集进行大数据分析，从而获取当前服饰款式的流行趋势。这有助于商家了解市场需求，制定更有效的销售策略。
- 身份验证和人员追查：在视频监控系统中，服饰属性标签识别技术可以结合人脸识别技术，用于人员查找追踪，如走失的老人小孩或是在逃犯人等。通过比对监控视频中的服饰特征与目标人员的服饰标签，可以提高追踪的准确性和效率。
三、数据集
简述
术语说明：
a) 属性维度（AttrKey）：比如袖长。是一个属性定义范畴。
b) 属性值（AttrValues）：比如中袖、七分袖、九分袖等。它们都是在属性定义范畴（袖长）下面的属性值。
图1实线框所示所有属性值为本次竞赛的直接评测目标。
数据来源：
图像数据采自阿里电商数据。
本研究课题专注于服饰商品的局部属性识别，图中所有可清晰辨别的属性标签都要求预测。考虑到服饰知识的复杂性，本数据集只保留了单主体（单人模特或单件平铺）的商品图数据，研究人员可专注于解决属性标签任务中的挑战。
数据特性：
a) 互斥：一个属性维度下，属性值之间是互斥的，不能同时成立。比如脖颈设计维度，不能同时既是常规高领，又是荷叶半高领。这是一个“多选一”的问题。考虑到比赛的严谨性，我们去除了部分做不到互斥准则的数据。比如一个模特，叠穿多件单品，致使在同一个属性纬度出现了多个属性。
b) 独立：一个图像中，不同属性维度下的属性值可同时存在，它们之间相互独立。比如“领-脖颈设计-常规高领”和“领-领子设计-衬衫领”可以同时存在，且概念上相互独立。
c) 每个属性维度下都有一个属性值叫“不存在”。这个表示当前属性维度在该图像所展示的视角下，是被定义过的，但是该属性在图中并没有出现或者被遮挡看不见。比如一个模特身穿连衣裙的图片（如图5所示），它包含了上身视角和下身视角，所以衣长维度是需要被考虑的，然而它的裙摆被遮住了，衣长维度的属性值是“不存在”，在这类的遮挡或不可见情况下，我们考察模型的“否决”能力，但本期我们不考察对于图片中不存在的视角的属性维度的否决能力。比如，对于下身视角的裤子图片，不会考察对于上身视角的属性（比如“袖长”）否决能力。
数据集地址
