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Polyvore时尚兼容性数据集完整教程：从数据获取到模型训练终极指南

【免费下载链接】polyvore-datasetDataset used in paper "Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs"项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/polyvore-dataset

Polyvore时尚兼容性数据集是研究服装搭配和时尚推荐的重要资源，广泛应用于ACM MM 2017论文"Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs"。本指南将带您深入了解该数据集的结构、处理方法和应用场景，助您快速上手时尚AI研究。

数据集概述与核心价值

Polyvore数据集包含21,889个精心整理的服装搭配，其中17,316个用于训练，1,497个用于验证，3,076个用于测试。每个搭配都经过真实用户的验证，具有高度的实用价值。

数据集核心特点：

• 真实用户创建的时尚搭配
• 多维度商品信息（价格、喜欢数、类别等）
• 覆盖广泛的服装品类和风格
• 支持多种时尚AI任务

数据获取与解压处理

获取数据集

数据集以压缩包形式提供，您可以通过以下命令获取：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/po/polyvore-dataset

解压数据集

数据集文件polyvore.tar.gz需要解压才能使用：

tar -xzf polyvore.tar.gz

解压后您将获得完整的Polyvore服装搭配数据集，包括图像链接和详细的商品信息。

数据结构深度解析

主要数据文件说明

训练数据文件：train_no_dup.json验证数据文件：valid_no_dup.json
测试数据文件：test_no_dup.json类别映射文件：category_id.txt填空测试文件：fill_in_blank_test.json兼容性预测文件：fashion_compatibility_prediction.txt

JSON数据结构示例

每个搭配包含完整的时尚单品信息：

{ "name": "Casual", "views": 8743, "items": [ { "index": 1, "name": "mock neck embroidery suede sweatshirt", "price": 24.0, "likes": 10, "image": "http://img2.polyvoreimg.com/cgi/img-thing?...", "categoryid": 4495 } ], "image": "搭配图片URL", "likes": 搭配喜欢数, "date": "上传日期", "set_url": "搭配页面URL", "set_id": "搭配ID", "desc": "搭配描述" }

类别映射系统

category_id.txt文件提供了完整的类别ID到类别名称的映射，涵盖：

• 服装类：连衣裙、上衣、外套、裤子等
• 配饰类：包包、鞋子、珠宝等
• 美妆类：化妆品、护肤品等
• 家居类：家具、装饰品等

数据处理实用技巧

数据加载与预处理

使用Python进行数据处理的推荐方法：

import json import pandas as pd # 加载训练数据 with open('train_no_dup.json', 'r') as f: train_data = json.load(f) # 加载类别映射 categories = {} with open('category_id.txt', 'r') as f: for line in f: cid, name = line.strip().split(' ', 1) categories[int(cid)] = name

图像数据处理注意事项

重要提醒：原始数据集中的图像URL已失效，您需要通过以下方式获取图像数据：

1. 访问Kaggle上的非官方图像数据集
2. 下载包含33,375个搭配的图像文件
3. 使用图像ID与数据集中的商品进行匹配

数据清洗最佳实践

• 过滤非时尚类别的商品（背景、文字、装饰等）
• 处理缺失的价格和描述信息
• 标准化商品类别标签

应用场景深度解析

时尚兼容性预测

使用fashion_compatibility_prediction.txt文件进行模型训练，该文件包含：

• 4,000个不兼容搭配
• 3,000个兼容搭配
• 每条记录以兼容性标签开头（1表示兼容，0表示不兼容）

填空式时尚推荐

fill_in_blank_test.json支持填空测试任务格式：

{ "question": "时尚单品序列", "answers": "多项选择集合", "blank_position": "需要填充的位置" }

多任务学习框架

数据集支持构建端到端的时尚AI系统：

1. 单品特征提取
2. 搭配兼容性分析
3. 空缺位置推荐
4. 风格分类与识别

模型训练与评估

推荐模型架构

基于双向LSTM的兼容性学习模型：

• 输入层：单品特征向量
• LSTM层：序列建模
• 输出层：兼容性评分

评估指标

• 准确率（Accuracy）
• 平均精度（Mean Average Precision）
• 填空任务成功率

实用注意事项

数据时效性

数据集爬取于2017年2月19日，部分时尚趋势可能已过时，建议：

• 结合最新时尚数据进行模型微调
• 建立动态更新的时尚知识库
• 考虑季节性和地域性因素

性能优化建议

• 使用预训练的视觉模型提取图像特征
• 实现高效的数据流水线
• 优化内存使用和计算效率

进阶研究方向

多模态学习

结合文本描述、图像特征和用户行为数据进行综合分析。

个性化推荐

基于用户历史偏好和风格倾向构建个性化时尚助手。

实时搭配系统

开发能够实时推荐服装搭配的智能系统。

通过本指南，您已经掌握了Polyvore数据集的核心使用流程。该数据集为时尚AI研究提供了宝贵的基础资源，助力您在该领域取得突破性进展。

引用说明：如使用本数据集进行研究，请引用原始论文：

@inproceedings{han2017learning, author = {Han, Xintong and Wu, Zuxuan and Jiang, Yu-Gang and Davis, Larry S}, title = {Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs}, booktitle = {ACM Multimedia}, year = {2017}, }

【免费下载链接】polyvore-datasetDataset used in paper "Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs"项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/polyvore-dataset