摘要假冒品牌数据集包含约 1,500 张图像5 个品牌Adidas/Nike/Gucci/Louis Vuitton/Puma10 个类别真品/假冒各 5 类平均每类 150 张专为假冒品牌检测和深度学习计算机视觉项目设计。数据集简介数据集概述假冒品牌数据集Fake Brand Dataset包含来自流行时尚品牌的真品和假冒产品图像专为使用计算机视觉技术训练和评估用于假冒品牌检测的深度学习模型而设计。数据集涵盖 5 个流行时尚品牌Adidas、Nike、Gucci、Louis Vuitton、Puma包含 10 个类别每个品牌的真品和假冒产品约 1,500 张图像。数据集专为图像分类、假冒产品检测、品牌认证研究和深度学习计算机视觉项目而设计。数据结构与关键特征数据集包含 10 个类别(1) adidas_fake阿迪达斯假冒(2) adidas_genuine阿迪达斯真品(3) gucci_fake古驰假冒(4) gucci_genuine古驰真品(5) lv_fake路易威登假冒LV(6) lv_genuine路易威登真品LV(7) nike_fake耐克假冒(8) nike_genuine耐克真品(9) puma_fake彪马假冒(10) puma_genuine彪马真品。数据集详情总类别10 个平均每类图像约 150 张总图像约 1,500 张。数据来源图像从公开可用的来源收集如搜索引擎和电子商务平台用于学术和研究目的。应用价值与研究方向用例图像分类、假冒产品检测、品牌认证研究、深度学习计算机视觉项目。支持假冒品牌检测、真伪鉴定、品牌保护、电子商务平台产品验证、深度学习模型训练CNN、ResNet、EfficientNet、Vision Transformer、二元分类真品 vs 假冒、多类别分类10 类、计算机视觉研究、图像分类、特征提取、迁移学习、打假技术、消费者保护、知识产权保护、法律取证、市场监管。该数据集为假冒品牌检测提供重要资源有助于品牌保护、消费者权益保护和打击假冒伪劣产品数据集来源图像从公开来源搜索引擎、电子商务平台收集用于学术和研究目的。专为图像分类、假冒产品检测、品牌认证研究和深度学习计算机视觉项目而设计。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-171文件大小270M原创声明本数据集为整理作品