Halbüberwachte Modetauglichkeit

Semi-Supervised Fashion Kompatibilität ist ein maschinelles Lernverfahren, das eine kleine Menge an etikettierten Daten mit einer großen Menge an unetikettierten Daten kombiniert, um die Genauigkeit und Personalisierung von Fashion-Empfehlungen durch Computer Vision Technologie zu verbessern. Das Ziel dieser Methode besteht darin, Kleiderpassform-Modelle zu optimieren, sodass sie die verborgenen Informationen in unetikettierten Daten nutzen können, um ihr Verständnis und die Anwendung von Modetrends zu vertiefen und auf die begrenzten manuell annotierten Daten aufzubauen. Der Anwendungswert liegt darin, die Einkaufserfahrung für Nutzer auf E-Commerce-Plattformen zu verbessern, personalisierte Marketingmaßnahmen zu fördern und gleichzeitig die Kosten für die Datenaufbereitung zu senken sowie die Effizienz des Modelltrainings zu erhöhen.