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- zh
- en
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- 1K<n<10K
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# winwin 图像识别 数据集说明
## 数据集描述
- 我们的winwin-products数据集中的所有图片均来自线下实体商品使用专门的采集装置,采集的高清的商品360度图片, 商品的各个方向的图片均有.经过去重处理之后, 目前数据集包含3553个SKU, 总共近4万多张图片, 目前主要涵盖的类目是饮料, 乳制品, 考虑到实际应用场景, 图片的数量分布并不均衡, 且所有图片均由马上赢数据专家团队手动检查/标注.
## 支持的任务
- 支持图像特征的提取, 配合向量库进行图片比对计算, 来进行图像的检索任务.

## 数据集格式说明
- 主要用于图像检索任务, 数据集主要分以下三部分
- 训练数据集(train): 用来训练模型, 使模型能够学习该集合的图像特征
- 底库数据集(gallery): 用来提供图像检索任务中的底库数据, 该集合可以和训练数据集相同, 也可以不同
- 测试数据集(query):用来测试模型的好坏, 通常要对测试集的每一张测试图片进行特征提取，之后和底库数据的特征进行距离匹配，得到识别结果，后根据识别结果计算整个测试集的指标

- 说明:
- 1. 训练数据集和底库数据集均来自二级类目下采集的商品图, 属于高清图片
- 2. 测试数据集是对应的人工审核的货架图分割下来的分割图, 商品对应的高清图在训练集和底库集中.
- 3. 数据字段:第一列: 图片的路径, 第二列: 图片的唯一编号, 第三列: 图片的序列号
- 4. 训练集, 底库数据集和测试数据集均使用txt文件指定, 以底库数据集gallery.txt为例, 文件内容格式如下:
```python
# 采用"空格"作为分隔符号
...
./gallery/Ax4ZO9y49/385dbb_0.jpg Ax4ZO9y49 43670
...
./gallery/Ax4ZO9y49/2a3aba_0.jpg Ax4ZO9y49 43671
...
```

## 数据内容说明
- train:训练数据集图片
- gallery:底库数据集图片
- query: 测试数据集图片
- train.txt: 训练数据集清单
- gallery.txt: 底库数据集清单
- query.txt: 测试数据集清单

## 数据访问和使用
```python
1. 该数据库仅可用于非商业研究和教育目的。
2. 数据库的作者对数据库不作任何陈述或保证，包括但不限于不侵权或适用于特定用途的保证。
您对您使用数据库的行为承担全部责任，并应维护和赔偿winwin-products的作者因您使用数据库而产生的任何和所有索赔，包括但不限于您使用您可能从数据库创建的受版权保护的图像的任何副本。
3. 您可以向研究伙伴和同事提供数据库的访问权限，前提是他们首先同意接受这些条款和条件的约束。
4. winwin保留随时终止您访问数据库的权利。
5. 如果您受雇于营利性商业实体，您的雇主也应受这些条款和条件的约束，并且您特此声明您有权代表该雇主签订本协议。
6. 本协议项下发生的一切争议，适用《中华人民共和国知识产权法》。
```
## 数据使用说明
[参考paddle使用说明](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release/2.6/docs/zh_CN/training/PP-ShiTu/feature_extraction.md#5-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%8F%90%E5%8F%96)