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基於YOLOS-tiny微調的時尚目標檢測模型，專門用於檢測時尚物品如包、下裝、連衣裙等7類物品，在ModaNet和Fashionpedia數據集上訓練，mAP達到0.697。

基於microsoft/conditional-detr-resnet-50微調的時尚目標檢測模型，專門用於檢測時尚物品

FashionCLIP是基於CLIP的視覺語言模型，專門針對時尚領域進行微調，能夠生成通用的時尚產品表徵。

FashionCLIP是基於CLIP開發的視覺語言模型，專門針對時尚領域進行微調，能夠生成通用產品表徵。