Kleidungsklassifizierung
Um Kleidung maschinell klassifizieren zu lassen, trainieren wir zunächst die neuronalen Netzwerkarchitekturen VGG, ResNet und DenseNet auf Modedatensätze, um die Kleidung in die entsprechenden Kategorien einzuordnen. Hierbei werden den Modellen mehrere Bilder von einzelnen Kleidungsstücken gefüttert, damit sie wissen, wie beispielsweise eine Hose oder eine Bluse aussieht.
Dann wird das Eingabebild mit Hilfe von Grad-CAM oder Grad-CAM++ analysiert und ausschlaggebende Bildbereiche für eine Klassenzuordnung identifiziert. Mit Hilfe eines Balkendiagramms wird anschließend angezeigt, mit welcher Wahrscheinlichkeit das abgebildete Kleidungsstück in eine bestimmte Kategorie eingeordnet wird.
Die ausgegebene Erklärung verschafft letztendlich Klarheit und Transparenz über die Vorgehensweise des Algorithmus, denn es wird sichtbar, welche Architektur genutzt und mit welcher Wahrscheinlichkeit die Klassifizierung durchgeführt wird.
Probieren Sie es aus!
Bitte wählen Sie ein Bild aus oder laden Sie Ihr eigenes hoch, um eine Vorhersage zu erhalten, gefolgt von einer Entscheidungsvisualisierung und textuellen Erläuterungen.
