GPT
הוספת כלי
F

fashion-object-detection

קוד פתוח

yainage90mit2024-08-24

  • transformers
  • safetensors
  • conditional_detr
  • object-detection
  • fashion

זיהוי פריטי לבוש בתמונות עם משקל של 167 מגה בלבד. פתרון ממוקד למי שרוצה לאתר בגדים בלי להחזיק שרתים כבדים.

  • 44Mפרמטרים
  • 1,024טוקנים בהקשר
  • 167 MBמשקל הקבצים
  • 6,485הורדות בחודש

מה זה

מדובר בהתאמה ייעודית של conditional-detr-resnet-50 למשימות אופנה, שאומנה על שילוב של שני מאגרים מוכרים, modanet ו־fashionpedia. המודל מחזיר תיחום עבור שבע קטגוריות ברורות: תיק, חלק תחתון, שמלה, כובע, נעליים, לבוש עליון וחלק עליון. במקום לנסות לזהות הכל בעולם, הוא מתמקד רק בבגדים, ולכן שוקל מעט מאוד ביחס למודלי זיהוי כלליים.

בבדיקות של המפתח נמדד ציון mAP של 0.7542 באיטרציה ה־96 מתוך 100. בעולם האמיתי המספר הזה אומר שהוא מזהה וממקם את שבעת הפריטים האלה ברמת דיוק סבירה לחלוטין בתמונות ברורות, אם כי המפתח עצמו ציין שיש עוד מקום קל לשיפור. מי שמחפש מודל שרץ מהר על מוצרי אופנה יקבל כאן בסיס עבודה טוב בלי סיבוכים מיותרים.

מתאים ל

  • תיוג מוצרים בקטלוג

    זיהוי מהיר של חלקי לבוש בתמונות מוצר חדשות כדי לחסוך עבודה ידנית של המוכרים.

  • חיתוך פריטים לחיפוש ויזואלי

    חיתוך אזור השמלה או הנעליים מתמונה של לקוח והעברתו לשלב החיפוש הבא.

  • סינון תמונות באתר אופנה

    בדיקה אוטומטית שמשתמשים מעלים תמונות שאכן מופיעים בהן פריטי לבוש רלוונטיים.

איפה זה נופל

המודל מוגבל לשבע תוויות בלבד. הוא לא יודע להבדיל בין חולצת טי לחולצה מכופתרת, לא מזהה צבעים, טקסטורות, מותגים או תכשיטים, אלא תוחם רק את האזור הכללי. לפני שמכניסים אותו למערכת פעילה, צריך לבדוק איך הוא מתמודד עם תמונות שאינן צילומי סטודיו מוארים, כמו זוויות רחוב עמוסות או בגדים מקופלים.

שאלות
נפוצות

האם המודל מזהה אביזרים כמו משקפיים או שעונים?

לא. המודל הוגדר לזהות אך ורק שבע תוויות: bag, bottom, dress, hat, shoes, outer ו־top. כל פריט אחר יישאר מחוץ לזיהוי.

האם חובה להשתמש בכרטיס מסך כדי להריץ אותו?

ממש לא. המודל שוקל 167 מגה בייט בלבד ומכיל כ־44 מיליון פרמטרים, כך שמעבד רגיל יריץ אותו בקלות ובמהירות מספקת.

איך מריצים

בגלל גודל של כ־44 מיליון פרמטרים ומשקל קבצים כולל של 167 מגה בייט, אפשר להריץ אותו בקלות על כל מעבד מודרני בלי להזדקק לכרטיס מסך ייעודי יקר. טוענים אותו ישירות דרך ספריית transformers בפייתון.

אם אתם צריכים רק תיוג אופנה פנימי, להחזיק אותו על שרת פשוט עולה פרוטות. שירותי API חיצוניים יהיו עדיפים בעיקר אם יש לכם פיקים לא צפויים בתנועה שדורשים ניהול עומסים אוטומטי.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("object-detection", model="yainage90/fashion-object-detection")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

6 קבצים במאגר, 167 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הקוד והמשקלים שוחררו תחת רישיון mit. זה אומר שמותר להשתמש בהם בפרויקטים מסחריים, לשנות את הקוד ולהפיץ אותו מחדש. התנאי היחיד הוא שמירה על הצהרת זכויות היוצרים המקורית בתוך הקבצים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗