衣物颜色检测 5500张YOLO颜色识别数据集分享
数据集源码分享
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提取码: qrjn
一、数据集概述
本数据集是面向 深度学习 目标检测、图像分类任务打造的高质量专用数据集，共包含5500张高质量人工标注衣物图像。该数据集聚焦日常衣物主流颜色识别场景，可广泛应用于智能穿搭推荐、衣物分拣、服装质检、智能零售等计算机视觉落地场景，适用于YOLO系列等主流视觉模型的训练、验证与测试。
随着时尚电商、智能零售和服装产业的数字化升级，利用计算机视觉技术实现衣物颜色的自动识别已成为提升用户体验、优化供应链管理、推动服装行业智能化的重要手段。本数据集针对衣物颜色检测场景中 光 照变化、材质差异、颜色相近等问题进行专项构建，可为智能穿搭推荐系统、自动化衣物分拣设备及服装品质检测系统提供高质量数据支撑。
二、数据集基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 数据集名称 | 衣物颜色检测数据集 |
| 数据规模 | 5500张高质量标注图像 |
| 任务类型 | 目标检测（Object Detection） |
| 检测目标 | 6类衣物颜色 |
| 类别数量（nc） | 6类 |
| 标注方式 | Bounding Box目标框标注 |
| 数据格式 | YOLO标准格式 |
| 数据来源 | 真实生活场景、服饰电商、工业分拣场景 |
| 数据划分 | Train / Valid / Test |
| 适配模型 | YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、Faster R-CNN等 |
三、数据集 类 别说明
本数据集为多类别 目标检测 数据集，共设置6个检测类别，全部采用中文类别标注，贴合国内项目开发使用需求，覆盖日常生活与服装行业最常用的基础衣物色系，类别划分清晰、无重叠歧义。
类别配置
nc: 6
names:
- black
- blue
- green
- red
- yellow
- white
类别详情
| 类别ID | 类别名称 | 英文名称 | 类别说明 |
|---|---|---|---|
| 0 | 黑色 | black | 黑色系衣物，涵盖深黑、灰黑等主要黑色调 |
| 1 | 蓝色 | blue | 蓝色系衣物，涵盖深蓝、浅蓝、牛仔蓝等主要蓝色调 |
| 2 | 绿色 | green | 绿色系衣物，涵盖墨绿、草绿、军绿等主要绿色调 |
| 3 | 红色 | red | 红色系衣物，涵盖正红、酒红、粉红等主要红色调 |
| 4 | 黄色 | yellow | 黄色系衣物，涵盖亮黄、米黄、姜黄等主要黄色调 |
| 5 | 白色 | white | 白色系衣物，涵盖纯白、米白、灰白等主要白色调 |
六类设计覆盖了日常生活与服装行业中最常用的基础色系，能够满足绝大多数衣物颜色识别的基础业务需求，为智能穿搭推荐、服装分拣与品质检测等应用提供了完整的颜色识别体系。
四、数据集结构说明
数据集采用标准深度学习数据集划分结构，严格分为训练集、验证集、测试集三个独立子集，文件夹结构规整、层级清晰，无需二次整理即可直接导入模型进行训练。
database/
└── 衣物颜色检测数据集
├── train
│ └── images
├── valid
│ └── images
└── test
└── images
各数据集作用如下：
- train/images：训练集图像，用于模型参数学习与特征提取；
- valid/images：验证集图像，用于超参数调优、早停监控及防止过拟合；
- test/images：测试集图像，用于最终模型性能评估与泛化能力测试。
科学的数据集划分方式可有效支撑模型迭代训练、参数调优与性能精准评估，保障模型训练的稳定性与检测结果的可靠性。
五、数据集核心优势
1. 真实多场景采集
图像来源贴合真实生活场景、服饰电商、工业分拣等实际应用场景，真实反映衣物颜色检测的应用需求，具有高度的工程实用价值。
覆盖场景包括：
- 日常穿着与生活场景
- 服饰电商平台展示图
- 服装生产与分拣线
- 不同室内外光照环境
- 不同背景与穿搭组合
能够有效提升模型的实际部署效果。
2. 丰富的衣物特征覆盖
数据涵盖不同衣物属性与展示方式：
- 不同衣物类型（上衣、下装、外套、连衣裙等）
- 不同材质（棉、麻、丝、毛、化纤等）
- 不同版型与样式
- 不同折叠与悬挂状态
- 不同拍摄角度与距离
有助于提升模型对多样化衣物特征的检测与泛化能力。
3. 差异化光照条件覆盖
数据覆盖：
- 不同光照条件（室内灯光、室外自然光、阴天、强光）
- 不同光影层次与阴影
- 不同色温环境（暖光、冷光）
- 不同时间段拍摄
能够有效增强模型在真实环境中的鲁棒性。
4. 颜色类别的清晰区分
六类基础色系划分清晰、无重叠歧义：
- 黑色与深蓝色系的有效区分
- 白色与浅色系的有效区分
- 红色与粉色的色系归属
- 黄色与绿色的边界划分
- 不同深浅程度的同一色系包容
覆盖了服装行业最常用的基础色系，满足绝大多数衣物颜色识别需求。
5. 高质量人工标注
所有样本均经过严格筛选与精细标注：
- 剔除模糊、遮挡严重、色彩失真、标注错误的无效样本
- 标注框精准贴合衣物主体
- 标注精度高、数据质量稳定
- 6类颜色判别标准统一
有效保证模型训练质量。
6. 适配轻量化与高 精度 模型
数据质量高、场景多样，适配轻量化工业部署模型与高精度科研模型训练，非常适合高校科研、项目实训、工业轻量化模型开发等场景使用。
六、适用场景
智能穿搭推荐
为用户提供基于衣物颜色的智能搭配建议，提升个性化穿搭体验。
自动化衣物分拣
在服装生产与物流环节实现衣物的自动化颜色分类与分拣，提高作业效率。
服装品质检测
在成衣质检环节自动检测衣物颜色是否符合标准，识别色差与染色缺陷。
智能零售与电商
为线上购物平台提供颜色搜索与筛选能力，优化用户购物体验。
服装库存管理
自动识别与统计库存衣物的颜色分布，辅助库存管理与采购决策。
智能试衣镜
为智能试衣系统提供颜色识别能力，支持虚拟换衣与搭配推荐。
七、适用研究方向
本数据集可广泛应用于以下研究领域：
- 颜色识别与分类研究（6类）
- 多类别目标检测研究
- 光照鲁棒性目标检测研究
- 细粒度颜色区分研究
- YOLO系列模型优化研究
- 轻量化检测模型与边缘部署研究
- 服装图像分析与理解研究
- 智能零售与电商视觉研究
- 域适应与跨场景泛化研究
- 工业视觉分拣研究
八、总结
衣物颜色检测数据集包含5500张高质量标注图像，采用标准YOLO格式构建，专注于衣物颜色的检测与识别任务。数据集覆盖黑色、蓝色、绿色、红色、黄色、白色6类核心颜色类别，具有场景真实、衣物特征多样、标注精准等特点，可广泛应用于智能穿搭推荐、衣物分拣、服装质检、智能零售等领域，是开展衣物颜色识别算法研发与智能服装管理系统建设的优质数据资源。
