DeepFashion (moda a gran escala)
DeepFashion es un conjunto de datos de referencia en el campo de la moda asistido por inteligencia artificial. Reúne cientos de miles de imágenes anotadas de ropa, lo que permite desarrollar aplicaciones para el reconocimiento visual, las recomendaciones personalizadas o el análisis de tendencias.
Más de 800 000 imágenes en formato JPEG con anotaciones JSON
Utilizable únicamente con fines de investigación académica. Licencia de consulta para usos comerciales
Descripción
El conjunto de datos de DeepFashion incluye:
- Más de 800.000 imágenes JPEG de ropa en un contexto variado (en un maniquí, aislado, en una tienda...)
- Anotaciones JSON para:
- Categorías (vestido, pantalones, chaqueta...)
- Atributos de estilo (color, estampados, mangas, etc.)
- Puntos clave para la alineación o el ajuste
- Relaciones entre prendas (arriba/abajo asociadas, conjuntos visuales...)
DeepFashion cubre una amplia gama de estilos, cortes y contextos de apariencia de la ropa, lo que permite una generalización efectiva de los modelos de IA sobre los usos relacionados con la moda.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
DeepFashion se utiliza principalmente para:
- Modelos de entrenamiento para detectar, clasificar o reconocer la ropa
- La mejora de los sistemas de búsqueda visual o recomendación personalizada en el comercio electrónico
- Análisis de las tendencias de ropa y la segmentación de estilos
- Detección y alineación automáticas de la ropa en imágenes o vídeos
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, a pesar de su riqueza, DeepFashion se puede optimizar de la siguiente manera:
- La adición de contextos más realistas, como escenas callejeras o planos en movimiento
- La integración de nuevas categorías específicas para ciertas culturas o tendencias emergentes
- Combinación con descripciones de texto para crear modelos multimodales de imagen/texto
- Anotación colaborativa o semisupervisada de nuevos puntos de interés visual (pliegues, telas, accesorios)
🔗 Fuente: Conjunto de datos de moda profunda
Preguntas frecuentes
¿Qué tipos de modelos se entrenan con mayor frecuencia con DeepFashion?
Los modelos más comunes son la clasificación de etiquetas múltiples, la detección de objetos, la identificación de puntos clave y las redes de similitud para la recomendación visual. Las GAN también se utilizan allí para la generación de imágenes estilizadas.
¿DeepFashion cubre la moda masculina y femenina?
Sí, aunque la mayoría de las imágenes están orientadas a la moda femenina, el conjunto de datos también incluye prendas mixtas o masculinas. Para lograr un equilibrio óptimo, se puede combinar con otros conjuntos de datos especializados.
¿Cómo utilizo DeepFashion para encontrar productos basados en una imagen?
Un modelo de similitud visual se puede entrenar mediante anotaciones de atributos y relaciones de elementos. Este tipo de plantilla puede luego sugerir elementos similares basándose en una foto de usuario o una imagen de referencia.
