文件列表:

dataset/
model/
result/0002_0126/
classify.py
clothing_image_searcher_v2.py
train_v2.py
uniform_category_transformer.py

cloth_image_classifier: 可用於辨識服飾顏色、種類的服飾圖片分類器 === # Demo 三部曲 (待續) 【第一集】服飾供應商分類整理小工具 https://youtu.be/qqHdvm4w6SU --- 【第二集】製備分類器の訓練資料集 https://youtu.be/gSDRWUBVYx0 --- 【第三集】服飾圖片分類器 https://youtu.be/Zh6_nICW6uo --- # 模型取得 若需取用訓練好的模型檔，可至雲端分享連結下載: https://drive.google.com/drive/folders/1QoWk-U0wZFLcupuALfdgMKSuzhUmyn9h?usp=sharing --- 備註: 目前不是所有 12 色 X 12 分類 都完成訓練，只能用來辨識 39 種 顏色x分類 的圖片 (註2) --- # 分類介紹 模型「顏色」標籤分為 12 類 (依冷、暖、中間色系歸納): --- 紅、橙、黃、粉紅、青、藍 紫、綠、灰、黑、白、咖啡 模型「服飾分類」標籤分為 12 類 (經台灣服飾商的資訊調查 和 自製的服飾分類歸納工具整理 / 服飾分類參考自 台灣知名服飾商: UQ, GU, Zara, NET, Lativ 網站): --- 上衣類 襯衫類 內衣類 外套類 下身類 配件類 洋裝類 運動類 鞋類 童裝類 嬰幼兒類 孕婦類 # 辨識結果 / 專案進度 模型準確率 --- 訓練集: 98.13 % / 測試集: 95.77 % 目前已完成 39 類 / 預計對 144 類 顏色x服飾分類做個別資料集 (註2) --- 分類器模型: VGGNet 訓練資料集: 共 16,039 張服飾圖片 訓練回合數: 75 epochs # 備註 1 --- 因人力有限，目前開發方向以後續的服飾網站後端和延伸功能為主，有時間再一點一滴補齊剩下的資料集。 2 --- 「已完成」分類資料集(可用來預測的分類，目前共 39 類)： 紅色_外套類 紅色_下身類 紅色_配件類 紅色_洋裝類 紅色_鞋類 紅色_孕婦類 橙色_上衣類 橙色_襯衫類 黃色_童裝類 黃色_嬰幼兒類 黃色_孕婦類 粉紅色_上衣類 青色_襯衫類 青色_內衣類 灰色_洋裝類 灰色_童裝類 灰色_孕婦類 黑色_上衣類 黑色_襯衫類 黑色_內衣 類 黑色_外套類 黑色_下身類 黑色_配件類 黑色_洋裝類 黑色_鞋類 黑色_童裝類 黑色_孕婦類 白色_上衣類 白色_內衣類 白色_外套類 白色_配件類 白色_洋裝類 白色_鞋類 白色_童裝類 白色_孕婦類 咖啡色_內衣類 咖啡色_配件類 咖啡色_洋裝類 咖啡色_孕婦類 3 --- Q： 為何不使用 2 個分類器(顏色、服飾分類) 串聯，減少製備訓練資料的時間成本？ A： 這樣的做法雖然直觀，預測效果也不錯，但考慮辨識新資料、甚至辨識大批資料時，模型的延遲會較長，可能大幅降低使用者體驗。 故採用將 '顏色 X 服飾分類' 所有排列組合逐一製備資料集的方法，將多個預測標籤放入同一模型。 雖製備較花時間，但辨識率還不錯；而且辨識圖片的延遲時間應會小於分類器串聯的方式。

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