深度学习服装图像分类数据集

深度学习服装图像分类数据集主要用于训练计算机视觉模型识别和分类不同类型的服装，如衣服、鞋子、包等。其中比较知名的有以下几个：

1. **Fashion-MNIST**：这是一个小型的、灰度级别的图像数据集，包含了10种不同类别的服装（上衣、裤子、鞋子等），每类有60,000张28x28像素的训练图片和10,000张测试图片。

2. **CIFAR-10/CIFAR-100**：这两个数据集包含彩色图像，CIFAR-10用于10个类别，CIFAR-100则有100个类别，常用于验证深度学习网络的性能。

3. **ImageNet**：尽管它最初不是专门针对服装的，但其包含的大量高分辨率图像包括了衣物类目，是许多大型视觉识别挑战赛的基础，如ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）。

4. **DeepFashion**：这个数据集是一个大规模的时尚产品数据库，不仅包括服装，还包括配饰，提供详细的标签信息，适合进行细粒度的服装分析和风格识别。

5. **Zalando Fashion MNIST**：由Zalando提供的另一个服装分类数据集，基于Fashion-MNIST，增加了更多的细节和多样性。

这些数据集对于研究和实践深度学习在服装分类任务中的应用非常有价值，可以用于训练卷积神经网络（CNNs）等模型。