Vogue Fashion Collection 15

🚀 時尚風格分類模型 - vogue - fashion - collection - 15

本模型可將圖像分類至不同的時尚系列，基於特定數據集訓練微調，為時尚圖像分類提供了高效準確的解決方案。

🚀 快速開始

本模型用於將圖像分類到時尚系列中。它基於 [tonyassi/vogue - runway - top15 - 512px](https://huggingface.co/datasets/tonyassi/vogue - runway - top15 - 512px) 數據集進行訓練，是 [google/vit - base - patch16 - 224 - in21k](https://huggingface.co/google/vit - base - patch16 - 224 - in21k) 的微調版本。

你可以嘗試 [在線演示](https://huggingface.co/spaces/tonyassi/which - fashion - collection)。

✨ 主要特性

• 精準分類：能夠準確地將圖像分類到不同的時尚系列。
• 數據豐富：基於包含 15 個時尚品牌、1679 個系列和 87,547 張圖像的數據集訓練。
• 效果良好：在評估集上損失低至 0.1795，準確率高達 0.9454。

📦 安裝指南

暫未提供安裝步驟相關內容。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline

# Initialize image classification pipeline
pipe = pipeline("image-classification", model="tonyassi/vogue-fashion-collection-15")

# Perform classification
result = pipe('image.png')

# Print results
print(result)

示例展示

 芬迪（Fendi），2023 年春季高級定製系列

 古馳（Gucci），2017 年春季成衣系列

 普拉達（Prada），2018 年秋季成衣系列

📚 詳細文檔

數據集詳情

[tonyassi/vogue - runway - top15 - 512px](https://huggingface.co/datasets/tonyassi/vogue - runway - top15 - 512px)

• 時尚品牌數量：15 個
• 系列數量：1679 個
• 圖像數量：87,547 張

訓練與評估數據

該模型在評估集上取得了以下結果：

• 損失：0.1795
• 準確率：0.9454

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

框架版本

• Transformers：4.35.2
• Pytorch：2.1.0 + cu121
• Datasets：2.16.0
• Tokenizers：0.15.0

📄 許可證

本模型使用 Apache 2.0 許可證。