Dataset et outils de recherche en IA pour l'analyse de la mode et la vision par ordinateur.

Description

DeepFashion est un projet de recherche fournissant un jeu de données (dataset) de mode à grande échelle et des outils pour la recherche en IA appliquée à la mode. Le dataset contient plus de 800 000 images de mode annotées. Les annotations incluent : catégories de vêtements, attributs, points de repère (landmarks) et boîtes de délimitation (bounding boxes). Tâches de référence (Benchmark) : classification, recherche (retrieval), détection et segmentation. Utilisé par des chercheurs du monde entier développant des applications d'IA pour la mode, il permet l'entraînement de modèles spécifiques au domaine de la mode. Dataset Open Source avec des articles de recherche publiés. Aborde les défis spécifiques à la mode tels que les vêtements déformables, l'occlusion et la forte variation intra-classe. Applications : recherche visuelle, essayage virtuel, reconnaissance d'attributs et recommandation de mode. Contribution académique au domaine de l'IA de la mode par le CUHK Multimedia Lab. Largement cité dans les publications d'IA, il démontre l'importance des jeux de données de qualité pour le progrès de l'IA et sert de base à de nombreux produits commerciaux d'IA pour la mode. Les contributions de la communauté continuent d'enrichir le dataset.