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Das Zusammenstellen von Mode-Outfits erfordert ein tiefes Verständnis der Modestandards, während Kreativität für die Auswahl mehrerer Modeartikel (z. B. Schmuck, Taschen, Hosen, Kleider) einbezogen wird. Auf Modewebsites werden beliebte oder hochwertige Mode-Outfits in der Regel von Modeexperten entworfen und von einem großen Publikum verfolgt. In diesem Artikel schlagen wir ein maschinelles Lernsystem vor, mit dem Mode-Outfits automatisch zusammengestellt werden können. Der Kern des vorgeschlagenen automatischen Kompositionssystems besteht darin, Kandidaten für Mode-Outfits anhand der Erscheinungsbilder und Metadaten zu bewerten. Wir schlagen vor, die Beliebtheit von Outfits auf modebezogenen Websites zu nutzen, um die Scoring-Komponente zu überwachen. Die Scoring-Komponente ist ein multimodales Deep-Learning-System mit mehreren Instanzen, das die Ästhetik der Instanzen bewertet und gleichzeitig die Kompatibilität der Sets sicherstellt. Um das vorgeschlagene Kompositionssystem zu trainieren und zu bewerten, haben wir einen umfangreichen Datensatz mit 195.000 Outfits und 368.000 Modeartikeln von Polyvore zusammengestellt. Obwohl die Bewertung und Komposition von Modekleidung eine große Herausforderung darstellt, haben wir für die Bewertungskomponente eine AUC von 85% und für eine eingeschränkte Kompositionsaufgabe eine Genauigkeit von 77% erzielt.

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