Fashion Object Detection Yolos Tiny
YOLOS-tinyを微調整したファッションオブジェクト検出モデルで、バッグ、ボトムス、ドレスなど7種類のファッションアイテムを検出するために特別に設計されています。ModaNetとFashionpediaデータセットでトレーニングされ、mAPは0.697を達成しました。
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リリース時間 : 1/19/2025
モデル概要
このモデルはファッション分野に最適化されたオブジェクト検出モデルで、画像内のファッションアイテムのカテゴリと位置を正確に識別でき、ファッション検索やECレコメンデーションなどのシナリオに適しています。
モデル特徴
ファッション専用検出
7種類のファッションアイテム(バッグ、ボトムス、ドレスなど)に特化して最適化された検出モデル
高精度
テストデータセットで0.697 mAPの検出精度を達成
複数データセットでのトレーニング
ModaNetとFashionpediaの2つのファッションデータセットを組み合わせてトレーニング
モデル能力
ファッションアイテム検出
バウンディングボックス位置特定
マルチカテゴリ識別
使用事例
電子商取引
ファッション画像検索
画像をアップロードして類似のファッション商品を検索
画像内のファッションアイテムのカテゴリを正確に識別可能
商品自動タグ付け
ECプラットフォームの商品画像に自動的にカテゴリタグを追加
商品分類効率の向上
ファッション分析
ファッショントレンド分析
ソーシャルメディア画像の人気ファッションアイテムを分析
様々なファッションアイテムの出現頻度と分布を取得
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