Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,89 @@
+---
+language:
+- ru
+license: mit
+task_categories:
+- image-classification
+tags:
+- vision
+- e-commerce
+- products
+- uzbekistan-marketplaces
+dataset_info:
+  features:
+  - name: image
+    dtype: image
+  - name: label
+    dtype:
+      class_label:
+        names:
+        - headphones
+        - laptop
+        - smartphone
+        - tv
+        - watch
+pretty_name: Product Image Classification Dataset (Uzbekistan Marketplaces)
+size_categories:
+- 1K-10K
+---
+
+# Product Image Classification Dataset
+
+Датасет изображений товаров, собранный с крупных узбекских маркетплейсов (**asaxiy.uz**, **texnomart.uz**, **olcha.uz**) для задачи автоматической классификации e-commerce продукции.
+
+## Описание датасета
+
+Данный набор данных содержит фотографии товаров, разбитых по 5 основным категориям электроники. Данные прошли автоматическую очистку от поврежденных файлов и дедупликацию по MD5-хешу.
+
+### Категории (Classes):
+1. **headphones** — Наушники
+2. **laptop** — Ноутбуки
+3. **smartphone** — Смартфоны
+4. **tv** — Телевизоры
+5. **watch** — Смарт-часы и браслеты
+
+## Структура данных
+
+Датасет структурирован по папкам классов и разделен на обучающую, валидационную и тестовую выборки в соотношении **70 / 15 / 15**:
+dataset_prepared/
+├── train/
+│   ├── headphones/
+│   ├── laptop/
+│   ├── smartphone/
+│   ├── tv/
+│   └── watch/
+├── val/
+│   ├── headphones/
+│   └── ...
+└── test/
+├── headphones/
+└── ...
+* **Формат изображений:** JPEG / PNG
+* **Цветовой профиль:** RGB
+
+## Источники и сбор данных
+
+Данные были собраны с помощью автоматизированного парсинга на базе **Selenium**:
+* [Asaxiy.uz](https://asaxiy.uz)
+* [Texnomart.uz](https://texnomart.uz)
+* [Olcha.uz](https://olcha.uz)
+
+При сборе таргетировалось целевое количество порядка **220 изображений на категорию** с запасом на отсев дубликатов и брака.
+
+## Использование в Python
+
+### Загрузка через библиотеку `datasets` (если данные структурированы стандартом ImageFolder):
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+# Загрузка датасета с Hugging Face
+dataset = load_dataset("NurzatS/Product_Image_Classification") # Замените название на ваше
+
+# Просмотр структуры
+print(dataset)
+
+# Доступ к первому элементу
+example = dataset["train"][0]
+image = example["image"]
+label = example["label"]