DeepFashion包含超过800,000种不同的时尚图像，从精美的商店图像到无约束的消费者照片。 DeepFashion注释了丰富的服装商品信息。此数据集中的每个图像都标有50个类别，1,000个描述性属性，边界框和服装标记。 DeepFashion包含超过300,000个交叉姿势/跨域图像对。 使用DeepFashion数据库开发了四个基准，包括属性预测，消费者到商店的衣服检索，店内衣服检索和地标检测。这些基准的数据和注释也可以用作以下计算机视觉任务的训练和测试集，例如衣服检测，衣服识别和图像检索（In-shop）

具有设计的三重态损失的时尚跨域图像检索 当前网络结构 局部网络“ embNet” 执行 这些笔记本由keras = 2.1.1的python = 3.5或3.6实现。 用法 在执行jupyter笔记本之前，我们需要做一些工作。 $ mkdir model $ brew install graphviz # or apt-get install graphviz $ pip install pydot 实验 乃木坂46 询问 最近的 距离 mnist 数据集 通过使用DeepFashion的数据集，我解决了三个任务之一。 （ http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html ）通过检索的top-K分数计算准确性。 首先，我将尝试使用由数据集提供者建议的FashionNet。 （ https://ieeexplore.ie

不建议用于商业行为

通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿 :left-right_arrow: 保留图像内容，CVPR'20。 CVPR 2020论文“通过自适应生成实现逼真的虚拟试穿”的官方代码 :left-right_arrow: 保留图像内容”。 我们重新排列了VITON数据集以便于访问。 推理 python test.py 数据集分区我们提出了一个标准，介绍了对某些参考图像进行试戴的难度。 我们选择评估试穿难度的具体要点 我们使用姿势图来计算试穿的难度等级。 其背后的主要动机是服装区域中的遮挡和布局越复杂，难度就越大。 并给出了公式， 计算试穿参考图像难度的公式 其中t是某个关键点，Mp'是我们考虑的关键点集合，N是集合的大小。 细分标签 0 - > Background 1 - > Hair 4 - > Upclothes 5 - > Left-shoe 6 - > Right-shoe 7 - > Noise 8 - > Pants 9 - > Lef

深度学习顶级算法详解 15 DeepFashion在服装推荐,属性识别的贡献 时长12:57

Deepfashion2数据集的解压密码，获取后需在百度网盘下载相应数据集即可使用。 Deepfashion2是一个已标注好的服饰的数据集，可在其上进行更深度的开发。