衣服颜色分类检测数据集5类颜色 | 实例分割

本数据集面向衣服颜色分类检测5类颜色场景的实例分割任务，涵盖46个检测类别，总计1,158张标注图像。数据集适用于工业制造领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

数据集名称：衣服颜色分类检测数据集5类颜色
任务类型：实例分割
图像总数：1,158 张
标注类别：46 类
标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / YOLOv11 / YOLO26 / RT-DETR
数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含46个检测类别，各类别标注分布如下：

dress（服装）
pants（裤子）
epaulette（肩章）
scarf（头巾）
glove（手套）
headband, head covering, hair accessory（头带、头套、发饰）
tights, stockings（紧身裤、长筒袜）
bead（圆珠）
fringe（边缘）
bag, wallet
shirt, blouse（衬衫、衬衫）
bow（弓箭）
tassel（穗）
neckline（领口）
glasses（玻璃杯）

技术规格

标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. **实例分割模型训练**：使用本数据集训练实例分割模型，实现衣服颜色分类检测5类颜色的自动识别
2. **算法研究**：作为目标检测算法的基准数据集，用于性能评估与横向对比
3. **工程应用**：支持智能检测系统的开发与部署
4. **教学与科研**：适用于计算机视觉、深度学习等领域的科研项目与课程实践