Классификация стилей одежды: какие бывают. Фото и характеристики

Содержание

какие бывают. Фото и характеристики

«Мода проходит, стиль остается». Коко Шанель.

Что же такое СТИЛЬ? И чем он отличается от понятия «МОДА»? Давайте разбираться.

Стиль — это определенный набор индивидуальных признаков самовыражения в какой-либо области. В данном случае, это то, как мы самовыражаемся в выборе и демонстрации одежды, которую надеваем.

А мода — это временное преобладание определённого стиля в какой-либо сфере жизни или культуры. Мода переменчива, она диктует желание подражать кому-то авторитетному и занять своё место в обществе. Мода способствует развитию вкуса, побуждает экспериментировать и среди всего многообразия искать то, что подходит именно вам. Благодаря моде, мы можем развивать чувство прекрасного, что в конечном счете приводит нас к формированию собственного стиля.

Стиль – способ выбрать среди большого количества возможностей именно то, что соответствует нашему внутреннему состоянию и мироощущению. Стиль — это отражение того, как мы видим себя сами.
Таким образом, мода — это выражение чужого мировосприятие, а стиль — это способ самовыражения.

Какие существуют ВИДЫ СТИЛЯ. А их в настоящее время — огромное количество. Но сколько бы их ни было, все они берут свое начало от трех основных: классический, романтический, спортивный.

Классический стиль — это, прежде всего, элегантность, простота в линиях, лаконичный крой. Вещи этого стиля отличаются качеством и добротностью материалов. Одежда в классике чаще всего однотонная черного, коричневого, синего, серого, белого, бежевого тонов. Из принтов наиболее распространенные клетка, тонкая полоска. Пропорции и объемы всегда средние, привычные для глаза.

Романтический стиль одежды — это легкие, струящиеся ткани. Одежда, которая подчеркивает фигуру, но не обтягивает ее. Образ создается утонченный, возвышенный с использованием рюшей, воланов, кружева. Мужчины в этом стиле носят жилеты, шейные платки, рубашки с широкими рукавами. В романтическом стиле используется цветочный принт, а также нежная пастельная цветовая гамма.

Спортивный стиль — это свободная, не сковывающая движения одежда, которая предназначена для занятий спортом и активного отдыха, а также повседневная одежда, стилизованная под спортивную. Такой вид одежды практичен и удобен.

Стиль casual – очень популярный и распространенный стиль. Это повседневная практичная и удобная одежда. Этот стиль может сочетать в себе элементы других стилей. Главный его принцип — комфорт и удобство одежды.
У этого стиля есть свои подвиды:

city casual — то есть, городской повседневный,
smart casual — элегантный повседневный,
а также выделяют «business casual» — по сути это «пятничный» дресс-код.
и sport casual – это повседневный стиль с элементами спортивного.

Экстравагантный стиль в одежде как никакой другой отражает нашу индивидуальность и требует утонченного вкуса и дизайнерского мастерства. Этот стиль является двигателем моды. Этот стиль особенно актуален среди творческих людей, с помощью которого они самовыражаются, чтобы не быть похожими на других и выделяться из толпы. Экстравагантному стилю присущи необычные фасоны, асимметрии, яркие, нестандартные детали, смелые цветовые сочетания.

Деловой стиль одежды. Акцент в данном стиле сосредоточен на деловых качествах сотрудника, и одежда должна подчеркнуть это. Это сдержанный и элегантный стиль с четкими силуэтами. Деловому стилю, в отличие от классического, свойственно веяние модных тенденций.

Жокейский стиль. Повторяет одежду наездников. Это собранность и элегантность. Высокие сапоги, приталенные жакеты. Цветовая гамма представлена синими, серыми, коричневыми, черными, бежевыми тонами. Это и строгость и романтичность одновременно.

Эротический стиль. Выражается в максимально обтягивающей, открытой и вызывающей одежде. Подчеркивает сексуальность. Привлекает внимание противоположного пола.

Этнический стиль одежды. Этот стиль вобрал в себя элементы различных национальных костюмов. Сколько культур в мире, столько и направлений этно стиля можно выделить. При этом полностью копировать национальный костюм не обязательно. Его можно взять за основу и обыграть по своему вкусу.

Минимализм. Данный стиль не означает мало, он подразумевает — ничего лишнего. Он не имеет возрастных ограничений и никогда не выходит из моды. Это простой крой одежды, монохромная палитра цвета, матовая фактура ткани и никаких лишних деталей.

Стиль милитари.
Одежда в военном стиле и соответствующие детали: погоны, накладные карманы, шнуровка и т. д. Основные цвета: серо-зеленый, оливковый, хаки.

Морской стиль одежды. Особенности данного стиля — в сочетании трех цветов: синего, белого, красного. А также наличие морской атрибутики.

Вамп стиль. Смелый образ для уверенных в себе и раскованных. Образ соблазнительницы и роковой женщины. Преобладающие цвета: черный и красный. Всегда яркий макияж, красная помада и каблуки.

Диско стиль. Стиль, зародившийся в 70-х годах. Одежда для клубных вечеринок должна быть яркой и блестящей.

Стиль Oversize. Это стиль, в котором носят одежду на несколько размеров больше, чем нужно. Все фасоны свободного кроя. В такой одежде очень удобно, причем она скрывает недостатки фигуры и одновременно подчеркивает ее хрупкость.

Кантри стиль.Деревенский стиль американского Запада конца 19 века. Это стиль ковбоев и фермеров. Одежда из натуральных тканей коричневых оттенков. представлена джинсами, клетчатыми рубашками, а также ковбойскими шляпами и сапогами.

Стиль «Нью-лук» (дословно — новый образ). Стиль был введен в моду Кристианом Диором после второй мировой войны, когда все устали от жакетов с квадратными плечами, характеризовавшими военный стиль. Хотелось больше женственности, которую и предложил Диор. Стиль характеризуют длинные пышные юбки, подчеркнутая линия талии и прилегающий лиф. На тот период это было чем-то кардинально новым, отсюда и название стиля.

Источник: www.in-image.ru

JoinUs 2021-05-15

Классификация стилей в одежде.

Мода прекрасна в своем разнообразии. Существует огромное количество стилей, но основополагающими считаются следующие:

— классический;

— романтический;

— спортивный.

Остальные стили являются лишь производными от основных.

Классический или консервативный стиль — это сдержанная, но элегантная простота линий и лаконичный крой.

Для вещей этого стиля характерны высокое качество и добротность материалов изготовления. В нем преобладает монохромная цветовая гамма или пастельные тона. Это не самый эмоциональный стиль, однако в нем все очень умеренно. Для классического стиля характерно отсутствие ярких деталей. Длина и ширина, объемы и пропорции средние, привычные для нашего глаза.

К классическому стилю можно отнести и деловой. Основная идея — одежда на человеке не должна отвлекать внимание от его профессиональных качеств. Одежда этого стиля — спокойная и изысканная, однако, в отличие от традиционного консервативного стиля, деловой стиль подвергается модным тенденциям. Линии, формы и силуэты должны быть определенными и четкими.

Романтический стиль одежды подразумевает создание некоего возвышенного и утонченного образа. Стиль характеризуется активным использованием воланов, рюшей, длинных платьев с летящим кроем. На мужчине в романтическом стиле обязательно надеты жилет, шейный платок, рубашка с широкими рукавами, шляпа оригинального фасона.

Для романтического стиля характерен цветочный принт и нежные пастельные цвета.

Спортивный стиль — это свободная, не стесняющая движения одежда, предназначенная для активного отдыха и занятий спортом или повседневная одежда, которая стилизована под спортивную, обязательно имеющая атрибутику, характерную для экипировки. Одежда довольно яркая и динамичная по своему характеру, отличается удобством и практичностью. Направлениями данного стиля можно считать стили сафари и милитари.

Сафари появился в 60-е годы прошлого века. Этот стиль, характерный для путешествий, активно заимствовал элементы военной униформы. Важная особенность данного стиля – в цветовой гамме песочного цвета и множестве накладных карманов. Знаковый атрибут — светлая шляпа с небольшими полями. «Родственник» сафари — милитари стиль — одежда с элементами военной амуниции: погоны и эполеты, карманы и шнуровка. Цвета: хаки, серо-зеленый и оливковый.

Отдельно упомянем о стиле casual – самом распространенном и популярном стиле, предполагающем современную повседневную удобную и практичную одежду. Этот стиль гармонично сочетает в себе элементы из других стилей, однако отличительной его особенностью являются удобство и комфорт. Этот стиль подразделяется на smart casual (смарт-кэжл — элегантный повседневный) и city casual (сити-кэжл — городской повседневный). Существует еще формулировка business casual, который еще называют «рабочая пятница» — в общем-то его можно отнести к smart casual. Существует еще и sport casual – повседневный стиль с отдельными элементами спортивного.

Классификация современных стилей | СЛИЯНИЕ СТИЛЕЙ

Стиль и мода — это совершенно разные понятия. Человек, следящий и одевающийся в соответствии с модными тенденциями за свою жизнь может побывать в разных образах, так как мода в соответствии с законами жанра вынуждена переключать акценты с одного направления на другое, дабы не наскучить своим поклонникам. Сегодня женщина может выглядеть как греческая богиня в стиле ампир, а в следующем сезоне как монашка, одетая в ахроматические тона и закрытая с ног до головы.

Но есть люди, которые остаются приверженцами только одного стиля на протяжении всей жизни и именно он отражает их отношение к действительности. У каждого стиля есть свое начало, своя история возникновения и развития. Существует классификация современных стилей одежды, которая помогает сориентироваться во всем их многообразии.

Стиль — это образное решение костюма, при помощи элементов, отличающихся художественной и пластической однородностью.

На протяжении истории моды некоторые стили складывались веками и изменялись достаточно редко. В отличии от них сегодня стиль в чистом виде встречается не часто. В настоящее время выделяют пять традиционных стилей костюма:

— классический стиль

— романтический стиль

— спортивный стиль

— фольклорный стиль (этнический стиль)

— эклектический стиль

Каждый из этих основных стилей имеет свою структуру. Поговорим немного о каждом из них.

Классический стиль

Костюм классического стиля характеризуется подчеркнутой строгостью и элегантностью форм, минимум деталей. Он строгий и деловой. К нему относится все то, что «отобрано» временем, почти не меняющееся-то, что «вне моды». Классика-это сдержанность и простота линий, лаконичный крой, приемы которого отработаны десятилетиями. Классические вещи не бросаются в глаза, а их отличительными чертами являются качество и надежность. Все строится рационально и соответственно назначению. Пропорции классического костюма соответствуют естественным пропорциям фигуры человека и имеют полуприлегающий силуэт. Это делает его приемлемым как для мужчин, так и для женщин любого возраста и телосложения.

Его истоки берут свое начало в истории английского мужского костюма. Поэтому основными материалами являются: шерсть, репс, габардин, поплин, фланель. Рисунки как правило мелкие, неброские: тонкая полоска, елочка, клетка. Классическая обувь и одежда всегда актуальны, не смотря на модные тенденции.

На базе классического стиля путём комбинирования отдельных его элементов формируются различные микро — стили:

— английский стиль

— стиль «Шанель»

— стиль минимализм

— анимальный стиль

— клетчатый стиль

— стиль new look

Романтический стиль

Он отличается большим разнообразием, декоративностью форм и деталей. Покрой романтической вещи может быть достаточно сложным и отличаться нарядностью отделки. Романтический стиль очень женственный и фантазийный. В его арсенал входят все легкие, тонкие, воздушные, роскошные ткани, такие как шелк, шифон, кружева, гипюр, сетка, а также трикотаж и кашемир. Могут использоваться меха и различные украшения, придающие образу загадочности и изысканности.

Романтический стиль подходит далеко не всем, но используя его элементы можно сделать свой образ более нежным и женственным. Как правило его используют для праздничной и вечерней моды. Для этого стиля неуместно использование ярких тонов, но приветствуются изысканные аксессуары, такие как кружевные перчатки, ювелирные украшения из драгоценных и полудрагоценных металлов, романтические шляпки с вуалью, сложные прически, шарфы и палантины.

К романтическим стилям можно отнести:

— стиль Baby doll

— стиль Шебби шик

— фантазийный стиль

— стиль ретро

— стиль винтаж

— стиль пин-ап

— стиль Mori Girl

Спортивный стиль

Окончательно этот стиль утвердился среди населения в 20-м веке. Это время активного технического прогресса и массовой популярности различных видов спорта среди мужчин и женщин. Он красив и удобен. Одежда спортивного стиля призвана обеспечивать удобство человека при движении и одновременно подчеркивать стройность и спортивность фигуры.

Сегодня он оказывает большое влияние на другие стили. Так деловой костюм при помощи определенных деталей может стать немного спортивным. Основными декоративными деталями являются: молнии, хольнитены, металлические пуговицы или кнопки, накладные карманы, погоны, паты, отделочные строчки и другие элементы. Цветовая гамма самая разнообразная: от ярких цветовых сочетаний до пастельных, нежных тонов. С развитием легкой промышленности постоянно появляются все новые и новые ткани, которые в первую очередь используются именно в спортивной одежде.

Спортивный стиль сегодня является одним из универсальных стилей, элементы которого можно использовать как в повседневной одежде, туристических путешествиях, так и в нарядном образе. Он входит в гардероб людей разных возрастов — от детей до взрослых. Обувь, относящаяся к этому стилю самая разнообразная: кеды, кроссовки, слипоны, а также специализированная обувь для занятий спортом.

Спортивный стиль состоит из множества макростилей:

— стиль сафари

— деним или джинсовый стиль

— стиль милитари

— морской стиль

— космический стиль

— стиль оп-арт

— стиль граффити

— стиль фитнес

— стиль поп-арт

— стиль спорт шик

Фольклорный стиль

Основным направлением этого стиля является приверженность к определенным национальным костюмам. Сохранение народных традиций способствует распространению этнического стиля в одежде. Он стал популярным в 50-х годах прошлого столетия как деревенский стиль «кантри-лук», а в 90-е годы в форме этно-миксов. Это не только заимствование декоративного оформления одежды, но и элементов и способов кроя, форм и предметов костюма.

Национальная одежда характеризуется специфическими декорациями, украшениями, определенными тканями и цветовыми орнаментами. В наши дни мало людей, которые носят только сугубо традиционную одежду. Фольклорный стиль и не преследует такой цели. По знаковым элементам костюма можно определить к какому стилю относиться тот или иной образ.

Условно этот стиль делится на английское кантри, вестерн американского происхождения и различные этно-миксы:

— стиль кантри

— стиль гаучо

— японский стиль

— стиль Мао

— стиль хиппи

— русский стиль

— стиль экзотика

— скандинавский стиль

— стиль Кармен

— стиль бохо

Эклектический стиль

В последние десятилетия для моды характерен новый принцип создания ансамбля в костюме, заключающийся в сочетании между собой элементов разных стилевых направлений. Строгий стиль может соединяться с романтикой, романтика с фольклорным стилем и т. д. Это явление называется эклектикой. Стилевые решения в чистом виде сейчас встречаются очень редко, а смешение стилей становится все более актуальным.

Для эклектики характерно комбинирование образов, создание неожиданных сочетаний, игра с разнофактурными материалами: замша и шелк, мех и кружево, кожа и сетка… Приветствуется использование нетрадиционных материалов. Наиболее ярко этот стиль проявляется среди молодежи и различных субкультур, многие из которых стали явлениями антимоды .

Любители эклектики отличаются свободолюбием, неформальным отношением к одежде и представлениям о моде. Как правило это люди творческих профессий, свободные от определенных рамок и установок, умеющих сочетать порой не сочетаемые вещи.

К эклектическому стилю можно отнести:

— стиль кэжуал

— стиль фьюжн

— стиль гранж

— стиль китч

— стиль хипстеры

— американский стиль

Это небольшой обзор по классификации современных стилей. Мода не стоит на месте и с каждым годом появляются все новые и новые направления. Знания стилей помогает найти свой неповторимый образ, либо создать что-то совершенно новое и оригинальное.

Я буду знакомить Вас со всеми современными стилями в одежде. О некоторых из вышеперечисленных Вы можете узнать больше в рубрике » Стили одежды «.

Надеюсь Вам была интересна эта информация.

Пишите свои отзывы о статье и делитесь ими с друзьями!

Подписывайтесь на новости сайта, чтобы узнавать еще больше полезного!

С уважением, Ирина Широкова.

0 0 голос

Оценить запись

Классификация стилей одежды

Как создать гардероб

Разобрав шкаф, иногда можно прийти к выводу, что половины вещей из списка необходимых не хватает. Модный деловой гардероб формируется на основании капсульных вещей, с применением которых можно создавать неповторимые комплекты. Из базовых стоит выделить юбку-карандаш, брюки классику. Всевозможные жакеты, пиджаки и блейзеры идут как дополнение, ведь без них можно обойтись или легко их заменить.

Чтоб соответствовать новым веяниям, необходимо приобрести пару-тройку рубашек, блуз для свежего, неустаревшего образа. На помощь может прийти обычного покроя рубашка, в заправленном виде. С закатанными рукавами образ будет выглядеть современно.

Для школьников

Комплекты школьного официального типа также требуют соответствовать дресс коду. По сути, наряды повторяют фасоны взрослых.

Дополняют костюмы брюками, на фото ниже можно увидеть примеры. В девчачьем гардеробе чаще всего присутствует жакет или жилетка.

Для полных

Для девушек, обладающих пышной фигурой, стилисты разработали варианты, скрывающие недостатки. Первыми из категории таких вещей выступают:

юбка с завышенной талией,
пиджак с укороченными рукавами,
светлый тон блузки.

В формально официальном направлении девушкам размера XXL позволительно носить платья с драпировкой сбоку. Строгость отображается в цветовом спектре: серый или черный.

Для беременных

Будущие мамочки тоже хотят выглядеть элегантно, надев стильные деловые костюмы. Тонкость комплектов для беременных бизнес леди заключается в покрое изделий, где в большинстве случае применяется заниженная талия. В брюки добавлен бандаж, кусок материи, поддерживающий животик. Скрыть разнофактурный текстиль поможет рубашка, свободная книзу.

Стили одежды для женщин: нестареющая классика

Классический стиль

Наш обзор на тему «Стили одежды для женщин» начнет нестареющий классический стиль.

Если коротко и понятно, то классический стиль одежды окутан строгостью, лаконичностью, сдержанностью образа.

Выбираете пришедшую к нам из Англии классику? Вам необходимо приобрести брючные костюмы, юбки прямого кроя, карандаш, элегантные и неброские блузы, платья простого кроя, к примеру, футляр.

Помните, стили одежды на подобии классики – это дорогие, хорошие ткани, благородные фактуры, хорошо ложащиеся силуэты, однотонные вещи, минимум отделки и декора.

Классический стиль не приемлет нестандартной длины одежды, все просто, привычно, в приделах норм элегантности.

Другие стили одежды для женщин хорошо сочетаются с классикой. Классика универсальна, поэтому классический стиль отлично реализует потребности женщины в деловом гардеробе. Стили одежды, являющиеся разновидностями классики — деловой и офисный.

Деловой и офисный стили одежды для женщин не только наследуют классические вариации, но и модифицируются в новые модные комплекты, сочетающие классику и современные детали, и создавая, как легкие романтичные образы, так и динамичные офисные луки.

Мода для полных женщин 2020-2021: тенденции, фасоны, идеи образов

Никто не утверждает, что стильная одежда для полных женщин сделает из пышечки худенькую, конечно же, нет.

Но если проблемные лишние килограммы у женщины все таки есть, и избавиться от них не получается, не стоит падать в депрессию и не следить за собой.

Наоборот, одеваясь стильно, вы покажете всем, насколько вы яркая и непосредственная личность, несмотря на проблемы с весом.

Мода для полных женщин 2020-2021 предлагает представительницам прекрасного пола этой категории создавать стильные комплекты и образы с учетом индивидуальных особенностей силуэта, ведь у любой женщины есть достоинства, на которые необходимо делать акцент, тем самым нивелируя недостатки фигуры.

У кого-то красивые ножки, кто-то привлекает внимание роскошным декольте, либо хорошей талией на фоне пышных бедер – у каждой свои изюминки, подчеркнуть которые будет вашей главной задачей в создании нового гардероба. Модная одежда для полных женщин не должна быть многослойной и объемной

Самые стильные вещи для полных женщин шьются из качественных натуральных тканей, к примеру, кожи, денима, бархата, шифона и т.д

Модная одежда для полных женщин не должна быть многослойной и объемной. Самые стильные вещи для полных женщин шьются из качественных натуральных тканей, к примеру, кожи, денима, бархата, шифона и т. д.

Приветствуется сочетание разных фактур в одном комплекте. Палитра оттенков не сводится только к темным тонам, а вполне допускает нежные пастельные оттенки, яркие цвета, главное, чтобы комплект был правильно составлен, одежда в том или ином цвете гармонично сочеталась между собой и не усугубляла ситуацию лишнего веса.

Для эффектных дам модельерами была разработана модная одежда для полных женщин 2020-2021 в белом, красном, зеленом, фиолетовом, желтом, бордовом, голубом, оранжевом, горчичном и других оттенках, которые сейчас очень популярны.

Узоры и орнаменты также могут украшать ваши вещи, но выбирать их нужно с особой осторожностью. Остановитесь на вертикальной полоске, рассмотрите цветочный принт, свежо и интересно будет выглядеть горох и листва

Остановитесь на вертикальной полоске, рассмотрите цветочный принт, свежо и интересно будет выглядеть горох и листва.

Создавайте правильные образы без лишних деталей, определитесь со стилем, обратите внимание на комплекты с комплементарными сочетаниями цветов

Сафари (Safari)

Продолжая тему грозных и грациозных, упомянем стиль бесстрашных исследователей Африки.

Расцветка неброская: приглушенные зеленый и коричневый, тот же хаки. Из материалов отдается предпочтение льну и хлопку, матовой коже.

Большое значение имеет удобство кроя. Классический сафари-костюм — длинный жакет с короткими рукавами и шорты с отворотами. В холодное время года пригодятся удобные и немаркие брюки или юбка натуральных песочного, болотного оттенков. «Сафари» прекрасно сочетается с трикотажем — очень удобно осенью или зимой. Еще одна «фишка» стиля — куртка с накладными карманами, которая подойдет женщинам разной комплекции. Вообще, обилие карманов, как и наличие «бороды»-бахромы — важные приметы стиля.

На ногах — простая удобная обувь натуральных цветов. Допускается устойчивый каблук, на лето пригодятся сандалии с ремешками.

Главный аксессуар — грубоватый кожаный ремень. В ходу деревянные бусы, можно одеть причудливые украшения из зубов и костей (если по зубам достать, конечно). А через плечо пусть висит сумка коричневой кожи для трофеев в виде выгодных покупок.

Сафари мягче милитари. Если одежда а-ля солдат — прерогатива молодежи, то этот стиль более универсален и не менее удобен. Так что собирайтесь на охоту за радостями жизни!

Этно (Ethnic)

Вышиванка— этно, индийский платок — этно, свитер со «скандинавским» узором — тоже этно! Этнический или фольклорный стиль — прочный союз народной мудрости и современной моды.

В козыре натуральные материалы, а вот какие именно — зависит от географии. У финнов это будет шерсть, а у славян — лен и хлопок. Цвета естественные, никакой химии! Но если окрашивать одежду, то только в сочные яркие оттенки, вроде красного или желтого. Все это обильно украшается вышивкой, как правило, на подоле и манжетах.

Обувь простая и удобная, «универсальная», нечто нейтральных цветов, без эпатажа и авангарда (впрочем, можете удивить друзей лаптями).

Украшения предпочтительны из металла и дерева, крупные и яркие.

Этностиль подходит и для работы, и для дома. Но, естественно, серьезной бизнес–леди или врачу лучше избегать резких цветов и обильных украшений.

Кстати, зимой особенно актуальна одна из разновидностей «этно» — «норвежский стиль». Для него характерна лаконичность, сдержанность, холодные цвета, геометрические узоры или «олени». Популярные материалы — шерсть, хлопок.

Украшения предпочтительны из серебра. Обувь натуральная, кожаные сапоги или меховые унты.А на руки — теплые вязаные варежки. Зима — это красиво и весело!

Стилей одежды огромное количество. Глупо останавливать выбор на чем-либо одном: смело миксуйте и экспериментируйте. Одежда, прежде всего, подчеркивает индивидуальность владельца, дает ему уверенность в себе и чувство комфорта. Это только в алфавите «я» — последняя буква, при выборе гардероба Ваше «я» — на первом месте!

Текст: Просто Мария

(Visited 2 868 times, 1 visits today)

Основные черты классического стиля для женщин

Классика – неважно, идет ли речь о музыке, архитектуре, литературе, одежде – вне моды. Классика – это вечный тренд

Поэтому, одеваясь в классическом стиле, ты в любой обстановке будешь выглядеть актуально.

Деловой костюм, состоящий из брюк или юбки и жакета – это самый яркий представитель классического стиля. Очевидно, что для офиса это наиболее удачная форма одежды. Забудь про мини. Этой длине не место на работе, да и в рамки классического стиля она не вписывается.

Оптимальная (и, между прочим, самая женственная) длина юбки – до середины колен. Вариант плюс – минус ладонь тоже вполне допустим. Классический крой брюк – прямой. Такой фасон подходит любой женщине независимо от возраста и внешности.

Что касается жакета, то он обязательно должен быть приталенным. Мужской покрой пиджака – это не классика. Длину жакета выбирай в зависимости от индивидуальных особенностей твоего сложения. Сложно поспорить с тем, что приталенный, хорошо сидящий жакет качественного кроя поможет выигрышно преподнести любую фигуру.

Классическое платье-футляр способно заменить комбинацию «юбка + блуза». Надев поверх жакет, ты создашь деловой образ, а вечером, избавившись от него и дополнив наряд соответствующими аксессуарами, ты будешь выглядеть нарядно, не выходя из рамок классического стиля.

Расцветка, предусмотренная данным направлением в одежде, должна быть максимально естественной и неброской. Предпочтительны дорогие благородные оттенки – беспроигрышные черный, серый и коричневый, глубокий синий, бордовый, бежевый и т.д. Никаких неоновых цветов и аляповатости. Классический стиль отдает предпочтение монохромному сочетанию цветов. Принт допускается, но лишь очень неброский: мелкий горох, елочка, полоска, клетка и т.д.

Выбирая обувь, будь особенно внимательна. Обувь должна быть хорошего качества и предельно лаконичная: никаких бантиков, цветочков, заклепок, пряжек. Тонкая высоченная шпилька – это слишком вызывающе для классики. Однотонные лодочки на каблуке 3-5 см – это и практично, и стильно.

Как видишь, классическому стилю присущ некий минимализм. Особенно это очевидно, когда дело касается деталей. Легкомысленные брошки, крупные украшения, поддельные лейблы – все это далеко от классики. Драгоценные металлы и натуральные камни – это беспроигрышный вариант. Но если ты обвесишься золотыми цепочками и браслетами, ты существенно выбьешься из формата классического стиля. Все хорошо в меру.

Эта умеренность должна прослеживаться и в макияже тоже. Согласись, будет странно, учитывая общую направленность классического стиля в одежде, сочетать его с интенсивным макияжем и агрессивным маникюром. В макияже отдавай предпочтение естественным тонам – бежевому, персиковому, нежно-розовому и т.д.

Несмотря на общую лаконичность данного стиля, его нельзя назвать ни скучным, ни асексуальным. Да, откровенные наряды с классикой не сочетаются. Однако сложно представить себе иной стиль в одежде, который так подчеркивает прелесть женской красоты. Классический стиль для женщин – это прежде роскошное оформление их природного очарования.

Стильной быть легко! — Сайт для женщин Стильная Штучка

Автор статьи: Анастасия Сорокко

Классические вещи и спортивные аксессуары

Наиболее просто начинать эксперименты с внесения в классические комплекты одежды спортивных аксессуаров.

Если вы когда-нибудь задумывались:

можно ли носить кроссовки с костюмом?
допустимо ли сочетать классическое пальто с рюкзаком?
носят ли кроссовки и кеды с офисными платьями и юбками?

Ответ на все эти вопросы: да!

При создании луков стоит помнить лишь одно правило: аксессуары к классическим вещам не должным быть очень яркими, разноцветными, принтованными. Однако присутствие эмблем производителей допустимо в брючных ансамблях.

Кроссовки и сникерсы отлично смотрятся с прямыми и футлярными платьями, юбками, дополненными однотонными рубашками, кофточками, минималистичными свитерами. В свою очередь для брючных сетов одинаково хороши кеды и сникерсы, кроссовки. Наиболее гармонично они сочетаются с прямыми, немного расклешенными от бедра и зауженными книзу брюками. А с укороченной моделью 7/8 даже смотрятся по-своему сексуально.

классический брючный костюм с кроссовкамисочетание кроссовок с офисной одеждой

Что касается сумок, из всего спортивного арсенала моделей с классическими вещами и верхней одеждой лучше всего сочетаются кожаные рюкзаки, сумки-мешки и однотонные почтальонки. Такой аксессуар может выступать в качестве яркого акцента, особенно удачны в этой роли мешки. Но они должны быть строго без рисунков и принтов. Подобные спортивные сумки хорошо смотрятся с классическими пальто, тренчкотами, пиджаками. Они могут также использоваться в паре со спортивной обувью, посмотрите на фото.

классическое пальто с рюкзаком и кроссовками

На работу, переговоры, встречи

Как говорится, первое впечатление второй раз не произвести… Костюм должен соответствовать представлению об идеальном образе делового человека. Безупречная прическа, идеально выглаженная одежда, дорогие элегантные украшения, солидные швейцарские часы, сумка или портфель из роскошных материалов. Речь, мимика, жесты, поведение – продолжение внешнего облика. Все к месту, все в тон.

Лучше не комбинировать детали из разных костюмов. Самым правильным решением станет выбор костюма полу облегающего кроя из плотной ткани. Если в костюме присутствует футболка – она может отличаться от основного цвета.

Классический стиль в женской одежде (фото)

Изначально строгую одежду носили только представители сильного пола. Благодаря эмансипации и развитию феминизма в классику стали активно облачаться прекрасные дамы.

Коко Шанель считают одной из родоначальниц классического стиля. Именно ей принадлежала идея одеть женщин в брючные костюмы, прямые юбки, прикрывающие колено, элегантные блузки и жакеты. Легендарная женщина кутюрье придумала всем известное маленькое черное платье, которое стало одним из важных предметов классического гардероба.

Чтобы формировать разнообразные ансамбли в духе минимализма, поклонницам стиля необходимо иметь в своем шкафу несколько обязательных вещей.

Жакет – изделия прямого или полуприлегающего силуэта, с воротником пиджачного кроя, сшитые четко по фигуре. Длина варьируется в зависимости от требований моды сегодняшнего дня.

Юбка – множественная вариативность позволяет выбирать модели наиболее подходящие для определенных целей: на работу, отдых, прогулку, деловую встречу. Очень популярны классические фасоны типа карандаш, прямая, зауженная, годе, с запахом. Допускаются также модели, оформленные различными элементами: рельефными швами, веерными складками, защипками, шлицей. В современных моделях нижний край изделий располагается над коленом или на ладонь ниже его.

Брюки – неширокие прямого кроя или немного зауженные книзу. Обязательное требование – наличие четко выраженной стрелки.

Платье – прямое или приталенное, сшитое по фигуре, без обтягивания и свободного прилегания. В качестве других вариантов можно рассмотреть модель в виде футляра, А-образного силуэта с неглубоким вырезом или на тонких бретелях.

Блузки, рубашки, водолазки – модели однотонные спокойных цветов, без крупных рисунков.

Жилет – удобная вещь, с помощью которой создают разнообразные многослойные комплекты. Любой фасон безрукавки из ткани или трикотажного полотна соответствует классическому варианту одежды.

Кардиган – изделие представляет собой кофту, сшитую из теплого полотна или связанную из шерстяной пряжи. Модели украшают накладными карманами, поясом, отложным воротником.

Верхняя одежда – пальто, плащи прямые или приталенные. Для отделки используют воротник с лацканами, клапаны на карманах, мягкий пояс.

В чем носить (сумки, кейсы, портфели)

Конечно, пьедестал почета достается коже. Натуральный дорогой материал в безупречной отделке с элитной фурнитурой. Что касается формы – приветствуются стандартные геометрические формы – квадрат, прямоугольник, трапеция. Дамские сумки с маленькими или средними ручками, на плечо может идти только сумка-планшет, в остальных случаях сумку стоит носить в руках. Иногда уместны сумки-конверты (а-ля Шанель). Что касается портфелей и папок – строгость во всем: дорогая кожа темных оттенков, предпочтительнее природный черный и коричневый, иногда серый, количество карманов, молний и застежек должно быть сведено к минимуму.

Кэжуал (Casual)

Слово «сasual» в переводе с английского — «повседневный». Этот стиль — потомок предыдущего, так как является адаптацией деревенских нарядов жителями мегаполисов. Удобно, красиво, демократично — главные черты стиля. Это — одежда для молодых и пожилых, студентов и пенсионеров, трудоголиков и бездельников. Простота линий, мягкие материалы, спокойные цвета, удобство кроя — все это кэжуал.

Классический комплект: трикотажный джемпер, темные джинсы и мокасины, на шее — нитка крупных бус.

В основе — простая повседневная одежда, вроде брюк, джинсов, водолазок, мягких пиджаков, актуальных сейчас трикотажных платьев. Если в «деловой» рубашке расстегнуть пару пуговиц — тоже получится кэжуал.

На ноги, кроме упомянутых мокасин, можно обуть удобные туфли–лодочки.

Аксессуары — бижутерия, крупные бусы, браслеты, яркие, но однотонные. Сумку возьмите простую, кожаную, средних размеров— и влезает все, и нести удобно.

Впрочем, кэжуал не так прост. Сейчас существует множество разновидностей стиля, самые популярные — и спортивный кэжуал и «смарт кэжуал». Для последнего характерно использование одной яркой детали на простом демократичном фоне, например, мягкие однотонные брюки с броской блузой или элегантным жакетом «вкусных» ягодных оттенков.

«Кэжуал» очень универсален и популярен сегодня, что неудивительно: с ним покорять новые вершины удобно и просто.

Сумки

Строгий и консервативный вид должны дополнять дорогие аксессуары – сумки из кожи новомодного исполнения. Достаточно широкий выбор предлагают бренды в качестве атрибута, который успешно дополнит деловитый вид.

Большинство бизнес леди предпочитают вместительные сумки с простым, лаконичным исполнением. Узором может служить фактура, например, кожа рептилии или змеи.

Для удобства на сумке может быть наплечный ремень, который при необходимости можно применить. Существует категория женщин, которые склонны носить небольшие аксессуары, подобно клатчу в руке или прижатыми к груди на сгибе локтя.

Базовый гардероб в стиле городской шик

Основу гардероба в стиле городской шик составляют вещи классического кроя нейтральных расцветок, которые легко можно дополнить эффектными элементами из других модных направлений. Пиджаки, брюки, юбки и джинсы – всё это должно быть. Однако количество моделей сугубо индивидуально – основную роль при выборе играют особенности фигуры, образ жизни и личные предпочтения.

Важнейшим универсальным критерием остаётся лишь качество вещей – оно должно быть безупречным, а посадка – идеальной.

Джинсы. Подходят абсолютно всем, независимо от пола и возраста. В приоритете чёрные, серые и тёмно-синие модели. Причём для полного попадания в стиль, очень желательно соответствие последним тенденциям мировой моды.

Достойным дополнением к джинсам станут однотонные рубашки простого кроя, свитшоты и лонгсливы. В женском образе не менее уместны будут топы, блузки и водолазки, а для мужчин в качестве альтернативы можно рассматривать футболки.

Брюки. В зависимости от типа фигуры, это могут быть как зауженные, так и свободные модели. Классической длины или слегка укороченные. Используются для создания комплектов с рубашками – в мужском гардеробе, и несложными блузами, топами и жакетами – в женском.

Пиджак. Весьма востребован в качестве повседневного варианта с джинсами и брюками чинос. Изделие из кожи или замши – обязательный атрибут мужского городского стиля.

В дамском арсенале пригодятся самые разные модели: от свободных и удлинённых, до приталенных с укороченными рукавами. Для более раскованного, а значит, менее официального варианта, можно использовать блейзер или жакет. Кроме брючных комплектов, такие вещи прекрасно дополнят симпатичное коктейльное платье или оригинальную юбку.

Юбки. В городском стиле наиболее востребованы классические варианты с длиной до колена. Самые популярные фасоны: прямой, карандаш и трапеция. Они гармонично смотрятся в сочетании с блузками, рубашками, топами и трикотажными водолазками.

Для холодной погоды в стиле городской шик предусматриваются пальто и полупальто классического кроя, а также – элегантные и практичные тренчи.

Создавая образ в стиле городской шик важно помнить, что это модное направление тяготеет к многослойности. Умело комбинируя и надевая одни вещи поверх других, можно создавать множество эффектных и практичных образов, пользуясь лишь базовым набором одежды

Главное – не забывать про акценты.

Гранж (Grunge)

По-американски «grunge» — «неопрятный». Стиль преимущественно молодежный, изначально символизировал плевок на скучные правила «взрослого мира».

«Пролетарии» мира моды высмеивают пафос и шик снобов и буржуазии. Делают они это в старых помятых джинсах, линялых рубашках и мятых пиджаках. Этот стиль близок к богемному, но более дерзкий и молодежный. Здесь тоже ценится удобство, приветствуются сочетания разных фактур: шелк и шифон, шерсть и бархат. Одежда из «секондхенда» — прекрасно! Главное, никакого занудства.

Предпочтение натуральным материалам, объемным украшениям из металла. Одежда в стиле гранж выглядит поношенной, растянутой, у свитеров спущены петли, а на колготках дыры.

Обувь удобная: кеды да балетки, устойчивые боты на толстом каблуке.

На голове — творческий беспорядок, растрепанные волосы, лохматая «дуля». Прическа должна быть простой, хотя бы зрительно.

Первым «обуздал» гранж дизайнер Марк Джейкобс, к стилю часто обращался Александр Макуин. Из широкодоступных брендов гранжевую одежду шьет «Zara».

«Гранж»ближе молодым и дерзким, но металлические серьги в этом стиле разнообразят гардероб и зрелой женщины.

Женская одежда в классическом стиле

Строгий классический стиль одежды для женщин предполагает определенные предметы гардероба, которые будут уместны как в повседневной носке, так и на официальном мероприятии. При правильном подборе обуви и аксессуаров к таким изделиям можно с легкостью создать вечерний образ, способный стать прекрасной альтернативой нарядному платью. По этой причине классические вещи так популярны у девушек и женщин, вне зависимости от сезона, времени года и ситуации.

Женская одежда в классическом стиле

Верхняя одежда в классическом стиле

Классический стиль в одежде категорически не приемлет «дутых» курток, объемных пуховиков, чрезмерно пышных шуб и горнолыжной экипировки. Между тем, существует множество элегантных предметов, способных дополнить собой традиционный костюм и подчеркнуть изысканный вкус своей обладательницы, например:

приталенное женское пальто классического стиля, выполненное из дорогостоящих благородных тканей. Возможная длина таких изделий – до колена, середины икры или щиколотки;
лаконичный плащ;
трапециевидное пальто сдержанного колера;
элегантная кожаная куртка, нередко дополненная меховой отделкой;
облегченный пуховик;
шуба-классика из натурального меха.

Платья классического стиля

Красивые и элегантные платья классического стиля для деловой женщины являются неотъемлемой частью гардероба. От других моделей их отличают следующие характеристики:

приталенный силуэт. Классика призвана подчеркивать красоту и изящество женской фигуры, поэтому уровень талии в ней всегда находится на своем законном месте – не выше и не ниже;
качественный крой. Платье-классика должно великолепно сидеть, при условии, что оно подобрано по размеру. Так, это изделие не обтягивает силуэт, не прилипает к телу, но и не висит мешком;
лаконичный фасон. Здесь не должно быть никаких «кричащих» или чрезмерно вычурных деталей;
высокое качество шитья, что предполагает отсутствие торчащих ниток и идеально ровные швы;
оптимальная длина для такого платья – до середины колена. Кроме того, оно может быть ниже или выше колена, но не больше, чем на ладонь;
консервативная расцветка.

Платья классического стиля

Юбки – классический стиль

Стильные и привлекательные юбки-классика имеют точно такие же требования к длине, как и платья. Они имеют преимущественно прямой или слегка зауженный крой, тогда как расклешенными такие изделия быть не могут. Расцветка и стилистическое исполнение подобных предметов гардероба должны быть максимально сдержанными и лаконичными, не допускаются чрезмерно яркие и броские декоративные элементы. Между тем, современный классический стиль для девушек допускает простые принты – полоску, клетку и другие.

Юбки – классический стиль

Свадебное платье в классическом стиле

Многие молодые барышни, вступающие в брак, выбирают свадебные платья, классический стиль, которые удивительным образом вписываются в атмосферу торжества. В таком наряде каждая женщина может почувствовать себя настоящей королевой вечера, заполучив множество восторженных взглядов. Традиционно это изделие имеет белый цвет, подчеркнутую линию талии и аккуратный верх, который может быть корсетным или закрытым. При этом нижняя часть подобного одеяния может быть пышной или несколько расклешенной.

Свадебное платье в классическом стиле

Классификация стилей одежды — презентация на Slide-Share.ru 🎓

Первый слайд презентации: Классификация стилей одежды

К основополагающим стилям одежды относятся: -классический, -романтический, спортивный. Все остальные стили, являются производными от основных.

Изображение слайда

Слайд 2: Классический стиль

Классический стиль (консервативный) — это сдержанная простота в линиях, лаконичный крой. Вещи этого стиля привлекательны своим высоким качеством и добротностью материалов.

Изображение слайда

Слайд 3: Романтический стиль

Романтический стиль в одежде подразумевает создание возвышенного, утонченного образа. Для стиля характерно использование рюшей, воланов, длинных платьев летящего кроя. Полное олицетворение женственности.

Изображение слайда

Слайд 4: Спортивный стиль

Спортивный стиль характеризуется свободной, не стесняющей движения одеждой, предназначенной для занятий спортом и активного отдыха. Достаточно яркая и динамичная по своему характеру одежда отличается практичностью и удобством.

Изображение слайда

Слайд 5: Кантри стиль (от английского слова country — деревня) — деревенский стиль американского Запада конца 19 века. Американцы называют этот стиль Вестерн ( western — западный). Стиль ковбоев и фермеров. Отличается натуральными тканями терракотовых оттенков, джинсами, клетчатыми рубашками, а также ковбойскими шляпами и сапогами

Изображение слайда

Слайд 6: Городской стиль — это полная противоположность кантри стилю. Плотные качественные ткани, преобладание строгих, лаконичных деталей, следование современным модным тенденциям и дорогие аксессуары

Изображение слайда

Слайд 7: Этнический стиль одежды. Этот стиль вобрал в себя элементы различных национальных костюмов. Стал популярен в 1976 году, благодаря Ив Сен Лорану

Изображение слайда

Слайд 8: Сафари стиль появился в 60-е годы. Это преимущественно стиль для путешествий, который заимствует элементы тропической военной униформы. Характерной особенностью являются все оттенки песочного цвета в одежде и множество накладных карманов. Знаковым атрибутом является светлая шляпа с небольшими полями

Изображение слайда

Слайд 9: Винтажный стиль отличают трендовые вещи предыдущего поколения, как минимум тридцатилетней давности, оригинальные или стилизованные под старину

Изображение слайда

Слайд 10: Бохо — волшебный стиль. это смесь стиля хиппи, микс фольклора, милитари, одежды цыган и этнических мотивов. Стал популярен еще в 2000 году, и снова переживает очередной всплеск. Слово “ бохо ” происходит от слова “ богема “. это самовыражение. Творчество. Свобода. Возможность проявить себя художником. Это стиль для избранных и загадочных, пресытившихся мировыми знаменитыми брендами, их холеностью и “прилизанностью.“

Изображение слайда

Слайд 11: Диско стиль. Стиль одежды для клубных вечеринок 70-х годов. Узнаваем по блестящим тканям

Изображение слайда

Слайд 12: Готический стиль- берёт своё начало в далёком прошлом, а точнее в довольно мрачном Средневековье. Преобладающий чёрный цвет одежды (иногда с элементами других цветов), а также исключительно серебряные украшения — золото принципиально не используется, поскольку расценивается как символ обычных, избитых ценностей, а также цвет Солнца (серебро — цвет Луны). Самые подходящие – это кружево, бархат, шелк, кожа, реже используются тафта, люрекс, парча, органза и современный винил как заменитель кожи

Изображение слайда

Последний слайд презентации: Классификация стилей одежды: Для одежды стиля « фэнтази » характерно большое разнообразие форм, сложность покроя, асимметрия, нарядность отделки. Может быть использован мех, кружево, гипюр и т. п. Этот стиль применяется в нарядной одежде, в туалетах для особо торжественных случаев

Фэнтези

Изображение слайда

от авангарда до классики, от гранжа до гламура

Стиль одежды — марка на белом конверте, по которой создается первое впечатление о нас. Конечно, очень важно умение сориентироваться на карте современных стилей одежды и правильно выбрать оптимальный ситуации вариант. И если мы более-менее представляем что такое «романтика», спортивный и деловой стили, то всякие «гранжи» и «кэжуалы» — еще та загадка.

Разобраться поможет «компас» — перечень популярных стилей с пояснениями и комментариями.

СОДЕРЖАНИЕ

Авангард (Avant–garde)

Стиль на грани моды и искусства, сочетание несочетаемого, «мода в моде». И весь этот эпатаж со вкусом, он поражает, но не раздражает.

Для авангарда характерны яркие оттенки, неон и «космический блеск», использование тканей разных фактур: ситец и бархат, шерсть и атлас, а еще кружевные оборки на шортах из меха. Все это можно густо сдобрить перьями дивных птиц, отделать клеенкой, кожей редких питонов или листьями заморских пальм.

К одежде «с чудинкой» нужна такая же обувь: треугольный или вогнутый каблук (а то и три каблука на одной туфле сразу), необычная форма (шара или пирамиды, например) и материалы.

Характерны аксессуары из дерева, металла, часто используются пуговицы, а на голове — шляпа-утюг, осиное гнездо или просто корона… Впрочем, можно обойтись и без головного убора: «в авангарде» высокие объемные прически.

В принципе, используются черты любого стиля, но авангард словно пародирует их, раздувает до невообразимых размеров, придает им новую огранку. Этот стильне значит кич, нужно ловко балансировать на грани шика и безвкусицы.

Яркие представители авангарда — Вивьен Вествуд, Джон Гальяно, покойный Александр Макуин, Алексей Залевский.

Конечно, трудно представить даму в авангардном платье на работе, но карнавал, вечеринка — самое то! Благо, впереди много праздников — есть, где разгуляться фантазии.

Богема (Boho-chic)

Богемный стиль сочетает практичность с оригинальностью. «Богема», — говорят о творческих людях, художниках, музыкантах, артистах. Значит, к созданию богемного образа нужно подойти творчески.

Стиль формировался как протест ханжам, поэтому включает «революционные» идеи прошлых времен: брюки и короткие прически у женщин, цыганские юбки, одежду унисекс и даже цветочные рисунки хиппи.

Поклонником «богемы» был Кристиан Диор, в его знаменитой коллекции «NewLook» активно используются элементы этого стиля.

Здесь сочетаются разнофактурные вещи, но не ради охов окружающих, а для удобства человека: рубашка в мелкий цветок с потрепанными джинсами, широкая цветастая юбка, яркая вязаная кофта на пуговицах. Еще одна примета стиля — длинное прямое платье, однотонное или в мелкий рисунок.

На ноги можно обуть удобные высокие сапоги «без наворотов», пестрые кеды, летом — удобные кожаные сандалии.

Аксессуаров понадобится много. Здесь приветствуется актуальный сегодня хенд–мейд: фенечки, ожерелья из бисера, валяные серьги. Подойдут и деревянные «амулеты», украшения из перьев.

Прическа простая: легкая растрепанность, конский хвост или гладкая короткая стрижка «бобби».

Этот стиль вряд ли подойдет для сотрудников серьезных компаний, но в кино, на прогулке, свидании или пикнике богемный наряд позволит быть яркой «не заморачиваясь», с комфортом и удобством.

Винтаж (Vintage)

Название этого стиля — самого благородного происхождения: «винтажными» французы называют вина более 10 лет выдержки. Отсюда и суть стиля: наряды, которые «настаивались» в сундуках 20, 30 и более лет. Некоторые историки моды вообще считают винтажной одежду, «возрастом» от 50 лет, все остальное — просто ретро!

Конечно, достать такие раритеты сложно, поэтому появился неовинтаж, который просто копирует популярные модели прошлых десятилетий. Здесь «хорошо забытое старое» находит воплощение в новых материалах и расцветках, при этом «первоисточник» четко виден, например, в покрое.

Винтаж требует не просто «старой одежды»: платье или брюки должны «кричать» об эпохе, в которую были созданы: характерные складки-оборки, вышивка, оригинальные пуговицы и прочие «особые приметы» очень важны.

Трудно найти винтажную одежду нужного размера, подходящего фасона, поэтому используйте более универсальные вещи: броши, заколки, бижутерию. Кстати, берет — характерный «винтажный» головной убор. К такому наряду подберите удобную обувь, вроде лодочек, ботинок без «выкрутасов» и обильных украшений.

Если все же решились идти на барахолку в поисках раритетных платьев, берите одежду на размер больше: возможно, вещь придется реставрировать, у портного должен быть «запас» материала.

Гламур (Glamour)

Наверное, этот стиль больше всего пострадал от креатива славянских женщин. Сейчас у большинства «гламур» ассоциируется с чем–то розовым, в перьях и стразах, жутко вульгарным. На самом деле, этот стиль вечеринок и дискотек яркий, кричащий, но по–своему гармоничный.

Любительницы гламура признают только остромодные вещи и тщательно следят за собой: идеальный маникюр, здоровый загар, длинные волосы, подтянутая фигура.

Сегодня популярно ответвление этого стиля — повседневный гламур. Простой пример — прямые темные джинсы и яркий топ с пайетками.

Вообще, у «классического» гламура в фаворе блестящее, ведь его цель — привлечь внимание. Сюда относят аксессуары из лакированной кожи, «золотые» и «серебряные» вставки в одежде, длинные блестящие перчатки. Все это можно прикрыть слоем густого меха. Если собственные соболя не по карману, подойдут и искусственные, только они должны быть кричащей, кислотной расцветки. В руке пусть лежит маленькая сумочка. Обувь, конечно, на высокой шпильке.

В прическе акцент делается на густые, ухоженные, в идеале, очень длинные волосы. Можно просто распустить локоны или завязать высокий хвост.

Гламур очень актуален на шумных тусовках в клубах, «повседневный гламур» — самое то, если после работы нужно ехать на вечеринку. Главное правило: ослеплять должны Вы, а не миллиард пайеток на Вашем костюме, так что помните о чувстве меры.

Гранж (Grunge)

Обувь удобная: кеды да балетки, устойчивые боты на толстом каблуке.

«Гранж»ближе молодым и дерзким, но металлические серьги в этом стиле разнообразят гардероб и зрелой женщины.

Классика (Classic)

Основа основ, классический стиль «вне моды». Ключевое слово — стабильность, здесь все выдержано и сдержанно.

Иногда «классику» называют«английским стилем». «Стиль Коко Шанель» подразумевает то же самое, так что всем известное черное платье из этой «оперы».

Прямые линии — главная примета классического костюма. Для поддержания этой прямоты нужны плотные натуральные ткани. Цвета спокойные, приглушенные и никаких «картинок» и принтов, максимум — тонкая полоска.

Важно, чтобы одежда хорошо сидела по фигуре, складок должно быть минимум. Допускается крой «в талию», но одежда не должна плотно обтягивать. Длина юбок и платьев— от колена до лодыжки, аскетичное миди.

Обувь — устойчивые «лодочки», ботинки-«оксфорды» (похожи на мужские, со шнуровкой), сейчас очень модные.

Украшений должно быть мало, но пусть они будут качественными: простое кольцо–печатка, тонкая золотая цепочка, пресловутая нитка жемчуга.

Впрочем, аксессуары, как и обувь — те «точки», в которых можно проявить свою индивидуальность. Допускаются модные интересные сумочки или сережки, каблук необычной формы. Но все равно эти детали должны гармонировать с остальным гардеробом: избегайте кислотных цветов и очень крупных украшений.

Эталонная прическа — каре до плеч. Длинные волосы сплетаются в косу или изящный пучок, короткие просто причесываются на ровный пробор.

На классике основан современный деловой «бизнес» стиль. Так что сотрудникам банков, разнообразным менеджерам, учителям и администраторам знать эти правила необходимо. Как и иметь парочку туалетов в этом стиле.

Кантри (Country)

Кантри или «прованс» — «модная деревня». Здесь видим простоту, мягкость линий, и в то же время оригинальность, своеобразие.

Вдохновители стиля — американские ковбои. В фаворе оттенки коричневого, рыжего. Материалы натуральные: кожа, замша, хлопок, лен. «Символ стиля» — джинсы и рубаха в клетку.

Обувь исключительно удобная, желательно из кожи и с бахромой.Но вполне подойдут и скромные балетки, мягкие сапоги на устойчивом каблуке.

Из аксессуаров актуальны сегодня яркие хлопковые платки на шею, летом пригодится широкая соломенная шляпа. И больше металла: заклепок, цепочек, молний.

На голове — незатейливые узлы или хвост, можно просто распустить волосы.

Удобный «кантри» на каждый день — однотонные клешеные джинсы, на шею — яркий хлопковый платок, просто и стильно. Как видим, деревня отлично прижилась в повседневном гардеробе горожан.

Кэжуал (Casual)

Классический комплект: трикотажный джемпер, темные джинсы и мокасины, на шее — нитка крупных бус.

На ноги, кроме упомянутых мокасин, можно обуть удобные туфли–лодочки.

Милитари (Military)

О «мужчине в форме»мечтает много дам разных поколений, а как насчет «женщины в форме»? Мода много берет из скромного гардероба военных…

Хаки, грубые ткани, китель, военный берет, галифе и берцы на ногах — вот вам и милитари–девушка.

Этот стиль использует натуральные материалы, вроде хлопка и льна, цвета — зеленый, коричневый, хаки. Кожаные пальто — тоже милитари.

Аксессуаров должно быть минимум, предпочтителен металл. На плече — простая кожаная сумка, можно портфель.

Прическа лаконичная, аккуратная: высокий хвост, тугая коса, все волос к волосу, строго по уставу!

Стиль скорее молодежный, но популярные сегодня вариации военной шинели могут примерить и дамы постарше. Сдержанный милитари сгодится на работе в офисе — одежду этого стиля отличает простота и удобство.

Сафари (Safari)

Продолжая тему грозных и грациозных, упомянем стиль бесстрашных исследователей Африки.

Этно (Ethnic)

Украшения предпочтительны из металла и дерева, крупные и яркие.

Текст: Просто Мария

(Visited 6 427 times, 1 visits today)

Презентация «Классификация стилей одежды» | Презентация к уроку (8 класс) на тему:

Тема : Классификация стилей одежды.

Цель: формирование знаний и умений в области профессиональной деятельности, связанных с производством одежды.

Задачи:

Систематизировать имеющиеся знания обучающихся о современных стилях одежды;
Расширить кругозор обучающихся в области стилевой принадлежности одежды;

Стиль (лат. – stilus)- исторически сложившаяся, устойчивая общность признаков образной системы, средств и приемов художественного выражения.

В своем развитии стиль проходит три стадии: 1) демократическую, конструктивную; 2) декоративную; 3) стадию предельной орнаментации и усложнения, разрушающую конструктивные основы.

Все стилевые тонкости вырабатываются на первом этапе. Историками костюма четко разделяются стили и их особенности до Первой мировой войны: античный, византийский, раннее средневековье, готика, Возрождение, барокко, рококо, классицизм и ампир, стиль реставрации, бидермейер, стиль выставок, позитивизм, модерн (стиль большого города).

Границы стилей XX века, стилевые признаки в одежде после окончания Первой мировой войны различны в разных странах, полностью не сформулированы историками и просто датируются десятилетиями. Кроме этого, в XX веке определенные названия получили стили, характерные для различных временных отрезков и объединенные общими чертами или прототипами, например, стили кантри, классический и т.д.

В настоящее время нет одного господствующего стиля. Современная мода позволяет сосуществовать основным стилям, а кроме этого приветствуется умелое смешивание их.

Неизменными на протяжении длительного времени являются традиционные стили: классический, романтический, спортивный, фольклорный (или этнический).

Классический стиль

Прародителем этого стиля, скорее всего, является английский строгий костюм. Для классического стиля характерны элегантность и сдержанность, детали лаконичны или отсутствуют. Основные членения форм одежды совпадают с естественными членениями фигуры. Декор в костюме классического стиля вообще отсутствует или сведен к минимуму. Для него характерен полуприлегающий силуэт, который придает фигуре большую стройность и потому не выходит из моды.

В нем органически сливаются традиции с наиболее ценными достижениями в развитии костюма. Одежда этого стиля наиболее распространена. И выполняется из самых добротных, благородных по качеству и цвету тканей – шерсти, шелк, хлопка, льна, смесовых, имитирующих натуральные. При изготовлении одежды в этом стиле используются ткани с классическим рисунком: полоски, клетки, “куриная лапка”. Покрой отличает простота и строгость исполнения.

Вещи классического стиля не бросаются в глаза, а привлекают внимание своим качеством, надежностью. Они не утомляют своего владельца, выдерживают конкуренцию в течение нескольких сезонов. Их можно по-новому, в соответствии с современной модой, группировать.

Одежда классического стиля идет всем и всем рекомендуется. Однако обязывает к сдержанной манере поведения, создает деловую обстановку.

Романтический стиль

Это легкость летящих, струящихся тканей насыщенных или пастельных тонов, подчеркивающая женственность, мелкие рюши и красивые жабо, пена кружев, банты, оборки, искусственные цветы. Но можно обойтись и без оборок. Границы стиля не очерчены, возможны многочисленные варианты.

Данный стиль предполагает обстановку праздника, отдыха, торжества, создает приподнятое настроение и вряд ли уместен в рабочей обстановке. Далеко не каждая женщина может носить платья романтического характера.

Спортивный стиль

Одежда спортивного стиля — это не одежда для занятий спортом. Спортивный стиль в одежде начал формироваться в начале XX века. Для одежды спортивного стиля характерны свободные, прямые силуэты, наличие накладных деталей, таких как карманы, паты, погоны, присутствуют отделочные строчки по краю борта, лацканов и воротников. Одежда спортивного стиля комфортна и практична, но, в отличие от классического, неприемлема для торжественных случаев. Одежда достаточно яркая, динамичная по своему характеру с минимумом отделок.

Этот стиль предпочитают люди активные, мобильные, любящие комфорт. Они выбирают удобные джинсы, шорты, рубашки и брюки простого мягкого кроя, футболки, джемпера. На одежде этого стиля множество прикладных (и не очень) деталей — карманы, отстрочка, молнии, отделка шнуром. Из аксессуаров — легкая спортивная сумка или рюкзак.

Спортивный стиль содержит несколько подстилей.

а) Джинсовый стиль

Этот стиль не требует особого представления. Он настолько популярен среди молодежи благодаря своей демократичности и практичности, что модельеры стараются уделять внимание новым тенденциям и привносить новые детали именно в джинсовый стиль. Джинсы шагают в ногу со временем и меняют свой силуэт в соответствии с модными веяниями. Последние годы джинсы приобретают характер межстилевой одежды.

Так в свое время появились джинсы-бермуды и клеш, узкие, короткие и облегающие, с романтичной вышивкой и стразами. Если изначально джинсовая ткань была только синего или голубого цвета, то позже ее стали окрашивать в самые разные цвета – черный, коричневый, зеленый, бордовый, песочный. В последние годы появились неоднотонные джинсовые ткани с рисунком на любой вкус.

Стили джинсовой одежды

На картонной этикетке, прикрепленной к новым джинсам, часто пишут какого они стиля или кроя. Вот приблизительный список, что на ней может быть написано, и что это обозначает:

Regular (old) style (обычный, старый стиль) — классический стиль джинсов, которые сидят на теле очень плотно, имеют прямую форму брючин, иногда слегка зауженных книзу. Они очень стройнят фигуру, но в них, увы, что называется «ни сесть, ни встать» — настолько стесняют движения.

Easy (comfort) style (свободный, комфортный стиль) — свободный стиль, прямо противоположный классическому стилю. Их выбирают те, кто предпочитает свободные формы и легкость движения. В принципе, easy style — это тоже вариант классики, который более свободно облегает тело, сохраняя аутентичный покрой.

Loose style (просторный стиль) — эти джинсы предназначены для тех, кто не признает даже самой легкой стесненности. Такие джинсы просторны в шаге и бедрах, в нижней части широки настолько, что почти прикрывают обувь. Хотя продаются они повсюду, предпочтение им отдают в основном подростки и молодежь.

Slim style (обтягивающий стиль) — в основном это джинсы для женщин, подчеркивающие фигуру и зауженные книзу. Часто для их изготовления используется джинсовая ткань с добавками эластана. Джинсы из такой ткани эластичны и лучше сидят. Однако в последнее время стали появляться и мужские модели из стрейчевой ткани.

Country style (Boot cut) (стиль кантри, клеш) — плотно облегающие тело сверху, книзу расширяющиеся джинсы. В 90-х годах клеш несколько раз уходил и вновь возвращался, но такого экстремального диаметра брючин, как в середине 70-х, так и недостиг.

Baggy style (мешковатый стиль) — «рэпперские», экстремально широкие, с эффектом спущенных штанов. Обычно такие штаны покупают на пару размеров больше. Возможны варианты с множеством карманов и всевозможными надписями и аппликациями.

Job style (рабочий стиль) — он отличается от традиционных «пяти карманов» наличием большого количества дополнительных карманов для рабочего инструмента (ножа, отвертки и т.д.) и на другой стороне — лямки, на которую во время работы обычно вешается крупногабаритный инструмент, в обычной же жизни во время прогулки за эту лямку удобно держаться детям.

б) Стиль «Милитари»

К сожалению, военные действия по всему миру продолжаются и, видимо, не прекратятся никогда. Именно по мотивам военной формы был создан стиль “милитари”. Основное в этом стиле – цвет. Зеленый разных оттенков, серый, желтовато-песочный, коричневый, возможно с пятнами – все цвета, повторяющие цвета военной формы разных армий мира.

Покрой тоже во многом повторяет одежду защитников (или агрессоров) – прямые удобные брюки, куртки и рубашки, с накладными карманами, застежками, имитацией погона. Юбки прямые или слегка расклешенные, чаще всего длинные, с обязательным широким ремнем. Обувь стилизована под военные ботинки или сапоги, на толстой подошве и без каблука.

в) Стиль «Сафари»

В переводе с арабского путешествие) — первоначально охотничьи поездки по Восточной Африке. Этот стиль во многом похож на милитари. Те же экологичные (или маскировочные) цвета, та же удобная обувь. Охотники-колонизаторы предъявляли к одежде те же требования, что и военные – удобство, комфорт, немаркость. Из-за жаркого африканского климата необходимым элементом наряда стала солнцезащитная шляпа с широкими полями. Самые характерные его детали — светлые тона одежды (бело-песочно-хаки-коричневая гамма), довольно узкие силуэты Одежда этого стиля предназначена для отдыха и шьется их легких, в основном хлопчатобумажных тканей.

Ткани для одежды использовались легкие, но плотные, защищающие от перегрева, колючек и солнечных ожогов. Современный стиль сафари чаще всего ассоциируется с шортами и рубашкой с коротким рукавом. Но встречаются и юбки, и платья, и сарафаны. Этому стилю свойственно обилие деталей: накладные объемные карманы, отвороты на брюках, пояс с пряжкой. Рукава рубашки нередко небрежно завернуты.

Фольклорный (этнический ) стиль

Пожалуй, почти все кутюрье в своем творчестве обращаются к фольклорному стилю, т. е. к использованию в моделировании кроя, декора, элементов костюма различных народов и национальностей. Сегодня ценностям европейской цивилизации противостоят традиции далеких стран. Мода черпает свое вдохновение в Полинезии и в Скандинавии, в России и в Японии, Аргентине, Китае…

Отличительным признаком этого стиля является использование только экологичных материалов и цветов. Здесь нет места искусственным тканям. Очень популярны изделия так называемой грубой деревенской вязки, чаще всего из неокрашенной пряжи.

Одежда фольклорного характера очень часто отличается декоративностью, в одежде часто используются традиционные народные отделки – вышивка, аппликация, мережка, буфы, рюши, плетение. Кроме того, одежда часто украшается бисером, цветными нитками, шнуровкой. Частый атрибут фольклорного стиля – платки. Это может быть тончайшего плетения пуховый или яркий цветной платок.

Фольклорный стиль также содержит подстили. Одним из ярких проявлений фольклорного стиля является подстиль кантри.

а) Стиль Кантри

В основе стиля лежат образы европейских переселенцев, появившихся на американском Западе в конце XIX — начале XX века. Как правило, это были в прошлом жители деревень или городских окраин. Многие из них были ирландцами либо выходцами из других частей Старой Англии.

Модельеры, работающие в этом направлении, фантазируют на тему городского жителя в деревне и наоборот, переплетая различные культуры и эпохи.

Современность стирает границы между стилями.

Диффузный стиль. Эклектика

( от лат. «выбирающий») Этот стиль распространен в молодежной моде. Сочетание в одном ансамбле, казалось бы, не сочетаемых вещей, своеобразная игра с образами. Например, блузка в народном стиле, брюки — в спортивном, или комбинезон, похожий на рабочую одежду. Дополнены жилетом с яркой тесьмой, вышивкой, аппликацией, а на ногах – цветные, с орнаментом вязаные гетры. Легкие, цветастые летние юбки носят со спортивными майками и пиджаками. Блузки с кружевами воланами надевают с сарафаном, юбкой или брюками джинсового стиля. Но диффузный стиль допускает отнюдь не любые сочетания и требует развитого вкуса. Например, пушистые шапки из дорогого меха не образуют стилевого единства с куртками и джинсами.

Унисекс

Унисекс (от англ. «unisex» — «единый пол») считается довольно распространенным стилем в одежде, заключающимся в том, что различия и границы между мужской и женской одеждой стираются.

Стиль унисекс появился благодаря феминизму и движениям за женскую эмансипацию. Сначала он сводился к тому, что предметы исключительно мужского гардероба просто заимствовались женщинами, но в 90-х годах прошлого столетия приобрел другие черты.

Источники:

Бердник Т. О. Основы художественного проектирования костюма и эскизной графики. – Ростов-на-Дону : Феникс, 2001г.
Блохина И. В. Всемирная история костюма, моды и стиля. – Харвест 2007 г.
http://wiki.wildberries.ru/category/styles/page/4
http://dress-code.net.ua/component/option,com_hotornot2/Itemid,45/

(PDF) Классификация одежды по жанрам с использованием элементов стиля

Классификация по жанрам одежды с использованием стиля

Элементы

Синтами К. Хидаяти

Отдел CSIE, Национальный

Тайваньский университет. наук. & Тех.

Тайбэй, Тайвань, R.O.C.

[email protected]

Вен-Хуанг Ченг

Исследовательский центр ИТ

Инновации, Academia Sinica

Тайбэй, Тайвань, R.O.C.

whcheng @ citi.sinica.edu.tw

Kai-Lung Hua

Департамент CSIE, Nat’l

Taiwan Univ. наук. & Тех.

Тайбэй, Тайвань, R.O.C.

[email protected]

РЕЗЮМЕ

В этой статье представлен новый подход к автоматической классификации

жанра верхней одежды из входного изображения всего тела с

без ограничений позы модели и изображения , и im-

возрастных разрешений. Пять элементов стиля, которые имеют решающее значение для распознавания одежды

, определены на основе теории знаков одежды

.Также разработаны соответствующие особенности каждого из этих элементов стиля

. Мы проиллюстрируем эффективность нашего подхода, показав, что предложенный алгоритм

достиг общей точности 92,04%, отзыва 92,45% и

F-балла 92,25% с 1077 изображениями одежды, сканированными из

популярных в Интернете. магазины.

Категории и предметные дескрипторы

I.5.4 [Распознавание образов]: приложения — компьютер Vi-

sion

Общие условия

Алгоритм, эксперименты

Ключевые слова

Жанр одежды, классификация, элемент стиля

1.ВВЕДЕНИЕ

Одежда — это образ жизни. Люди одеваются, чтобы выразить свою индивидуальность, эмоции и уверенность в себе. Любой человек с

правильным советом сможет научиться правильно одеваться.

Однако большинство людей не являются модными стилистами прирожденными.

Выбор «правильной» комбинации одежды для ношения стал утомительной и даже утомительной рутиной в повседневной жизни

[8]. Такая же ситуация возникает при покупках в Интернете по

одежды

.Хотя большинство существующих интернет-магазинов

поддерживают поиск по ключевым словам или содержанию, они не удовлетворяют практические потребности людей в поиске одежды

желаемого стиля. Для решения этой проблемы

разработка эффективных методов автоматической классификации

Разрешение на изготовление цифровых или бумажных копий всей или части этой работы для личного или классного использования

предоставляется бесплатно при условии, что копии

не производятся и не распространяются для получения прибыли или коммерческой выгоды, и что копии

имеют это уведомление и полную ссылку на первой странице.В противном случае для копирования на

, повторной публикации, размещения на серверах или распространения в списках требуется предварительное специальное разрешение

и / или плата.

MM’12, 29 октября — 2 ноября 2012 г., Нара, Япония.

Авторские права 2012 ACM 978-1-4503-1089-5 / 12/10 … 15,00 $.

Жанры одежды имеют решающее значение. Например, общепризнанный жанр одежды

, скажем, верхняя одежда без рукавов со шнурком, может быть рекомендована для сочетания с короткими брюками.

Согласно теории дизайна одежды [9], например,

верхняя одежда может быть определена элементами стиля, такими как

, как наличие воротника, принта и рукава, чтобы определить

одежду. жанр.В частности, воротник относится к части

верхней одежды, которая складывается и застегивается на шее.

Ширина и форма воротников сильно менялись

с течением времени, потому что они поднимаются и опускаются вместе с модными тенденциями в эпоху

. Таким образом, элементы стиля, такие как тип воротника, могут быть

важных подсказок, используемых для различения жанра одежды.

Благодаря технологиям сбора и обработки мультимедиа

быстро развиваются, мультимедийные приложения играют важную роль в поддержке нашей повседневной жизни.Было предложено несколько систем поиска изображений и рекомендаций по одежде

. Подходы, предложенные Cheng et al. [2],

Wang et al. [11] и Chen et al. [1] сосредоточено на поиске

изображений одежды по цвету и частичных атрибутов одежды

, которые аналогичны изображению запроса, предоставленному пользователем, за исключением

соответствующих жанров одежды. «Зеркальный прибор» [7] и

«Что мне надеть?» [8] были рекомендации по одежде

проекта, тогда как жанры одежды были присвоены вручную.

Однако для пользователя не совсем возможно вручную

аннотировать все данные изображения, если база данных изображений велика.

Автоматическое распознавание трех жанров верхней одежды для фронтальных

изображений, сделанных с однородным фоном, было

, предложенным Zhang et al. [12, 13].

В этой работе мы предлагаем новую структуру для автоматического распознавания жанра одежды с первоначальным акцентом

на верхнюю одежду.Мы приняли теорию дизайна одежды

, чтобы определить восемь видов жанров одежды, как показано

на рисунке 1. Определение жанра одежды для верхней одежды

определяется на основе набора базовых элементов стиля

, а именно: перечисленные в таблице 1. Для извлечения элементов стиля в предлагаемой структуре мы сначала используем детектор каждого тела up-

, чтобы получить части тела человека, стоящего на изображениях в произвольной позе

.Извлеченные векторы признаков

элементов стиля затем используются для изучения моделей жанра

и используются для прогнозирования жанра одежды.

2. СТИЛЬНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ОДЕЖДЫ

В этом разделе мы описываем все элементы стиля и их

соответствующие функции, используемые в предложенном алгоритме, который

классифицирует изображение человека в полный рост как один из следующих

восьми предметов одежды. жанры: формальная рубашка (FS), рубашка на пуговицах (HS),

неформальная рубашка (IS), футболка с длинными рукавами (LS), рубашка поло (PS),

спагетти (SG), майка (TT), и футболка (TS).В зоне

Председатель: Chong-Wah Ngo

Классификация одежды с набором данных DeepFashion и Fastai | Татьяна Сенникова | Фев, 2021 | Средний

Тест классификации был опубликован в 2016 году. Он оценивает эффективность модели FashionNet в прогнозировании 46 категорий и 1000 атрибутов одежды. Исходный документ можно найти в DeepFashion: обеспечение надежного распознавания и извлечения одежды с помощью расширенных аннотаций, CVPR 2016.

База данных DeepFashion содержит несколько наборов данных.В этом проекте использовался тест прогнозирования категорий и атрибутов. Этот набор данных содержит 289 222 различных изображения одежды из 46 различных категорий.

Обучающие метки хранятся в файле train_labels.csv в следующем формате:

Файл обучающих данных

Файл обучающих данных содержит расположение изображений и меток. Ярлыки хранятся в виде строкового объекта, по одной на изображение.

Мы можем загрузить данные из train_labels.csv в класс ImageDataLoaders с помощью метода from_csv.

Я использую стратегию увеличения данных Fastai под названием с предварительным масштабированием . Сначала он изменяет размер изображения до меньшей квадратной формы. Это позволяет выполнять все последующие дополнения быстрее, поскольку квадратные изображения могут обрабатываться на графическом процессоре. Затем мы можем применить расширение к каждому пакету данных. batch_tfms последовательно выполняет все дополнения, такие как поворот и масштабирование, с единственной интерполяцией в конце. Эта стратегия увеличения позволит нам добиться лучшего качества расширенных изображений и получить некоторую скорость за счет обработки на графическом процессоре.

Давайте посмотрим на несколько изображений в нашем наборе данных.

Обучающие изображения с метками

Мы также можем проверить, как выглядят расширенные изображения, передав unique = True методу show_batch выше.

Дополненные изображения

Как видим, изображения сохранили свое качество после увеличения.

В этом проекте я использую предварительно обученную модель ResNet34. Я экспериментировал с более глубокими архитектурами, но они не привели к значительным улучшениям. Основная проблема набора данных DeepFashion — качество этикеток.Например, на изображении выше показаны два предмета: блузка и шорты, но на нем есть только этикетка «блузка». Таким образом, модель неизбежно пострадает от шума.

Чтобы передача обучения работала, нам нужно заменить последний слой сети новым линейным слоем, содержащим такое же количество активаций, как и количество классов в нашем наборе данных. В нашем случае у нас есть 46 категорий одежды, что означает, что у нас есть 46 активаций в нашем новом слое. Вновь добавленный слой инициализирует веса случайным образом.Следовательно, наша модель будет иметь случайный вывод перед обучением, что не означает, что модель полностью случайна. Все остальные слои, которые не были изменены, сохранят тот же вес, что и исходная модель, и будут хорошо распознавать общие визуальные концепции, такие как основные геометрические формы, градиенты и т. Д. Поэтому, когда мы обучаем нашу модель распознавать типы одежды , мы замораживаем всю сеть, кроме последнего слоя. Это позволит нам оптимизировать вес последнего слоя без изменения веса более глубоких слоев.

Когда мы вызываем learn.fine_tune (), мы замораживаем всю сеть и обучаем случайно инициализированные веса вновь созданного слоя для одной эпохи. Затем мы размораживаем сеть и обучаем все слои вместе для указанного количества эпох (в нашем случае две). Поэтому на выходе мы видим одну лишнюю эпоху.

Ранняя оценка

Ранняя оценка позволяет нам проверить прогресс обучения на более ранних этапах и выявить ошибки в наших подходах, прежде чем мы потратим много времени на обучение модели.Есть несколько способов посмотреть на результаты, полученные при обучении нейронной сети. Чтобы получить быстрое впечатление, мы можем взглянуть на классы, которые чаще всего путают:

Как мы видим, в сети чаще всего путают «топ» с «блузкой», «комбинезон» с «платьем» и «футболка» с «блузкой». . Такие ошибки мог совершить даже человек. Таким образом, мы можем заранее оценить, учится ли наша сеть правильному паттерну.

Другой способ взглянуть на ошибки — это построить график максимальных потерь.

Максимальные потери. Ранняя оценка

Как упоминалось выше, оригинальные этикетки зашумлены.Наша модель правильно классифицировала комбинезон, две юбки и платье, тогда как в исходном наборе данных эти элементы имеют неправильные метки.

Learning Rate Finder

Теперь давайте рассмотрим данные в DataLoader и постепенно увеличим скорость обучения с каждым мини-пакетом, чтобы наблюдать, как величина потерь изменяется с изменением скорости обучения. Наша цель — найти наиболее эффективную скорость обучения, которая позволит сети быстрее сходиться. Скорость обучения имеет оптимальное значение в точке наивысшего наклона кривой потерь, так как это означает, что потери уменьшаются быстрее.Точки экстремумов (минимальные и максимальные) и плоские части кривой соответствуют скорости обучения, которая не позволяет сети обучаться, поскольку потери в этих точках не улучшаются.

Кривая потерь

В нашем случае самая крутая точка кривой потерь находится при скорости обучения, равной 0,005. Эту скорость обучения мы будем использовать для дальнейшего обучения.

После обучения модели за 3 эпохи мы получили точность 0,697, что является улучшением по сравнению с 0,694, которое у нас было при скорости обучения по умолчанию.

Дискриминационные скорости обучения

После обучения всех уровней сети нам нужно снова проверить скорость обучения, так как после нескольких пакетов обучения скорость, с которой сеть обучается, замедляется, и мы рискуем превысить минимум потерь функция с высокой скоростью обучения. Следовательно, скорость обучения необходимо снизить.

Когда мы строим кривую потерь после трех эпох обучения, мы видим, что она выглядит по-другому, поскольку веса сети больше не случайны.

Кривая потерь после трех эпох

Мы не наблюдаем этого резкого уменьшения, связанного с точкой, где веса были обновлены со случайных до значений, которые уменьшают потери. Форма кривой выглядит более плоской. Для будущих тренировок мы возьмем диапазон весов от точки уменьшения до точки, когда потеря снова начнет расти.

Как упоминалось ранее, слои, перенесенные из предварительно обученной модели, уже хорошо распознают основные визуальные концепции и не требуют особого обучения.Однако более глубокие слои, отвечающие за распознавание сложных форм, характерных для нашего проекта, выиграют от более высокой скорости обучения. Поэтому нам нужно использовать меньшую скорость обучения для первых слоев и большую скорость обучения для последних слоев, чтобы позволить им более быстро настраиваться.

Мы определенно видим, что наша сеть прогрессирует в обучении. Однако сложно сказать, нужно ли нам продолжать обучение или прекратить, чтобы не переобучать модель. Построение графика потерь на обучение и валидацию может помочь нам оценить, нужно ли нам продолжать.

Обучение против потери при проверке

Мы видим, что потери при проверке больше не улучшаются, даже несмотря на то, что потери при обучении все еще улучшаются. Если мы продолжим обучение, мы увеличим разрыв между потерей обучения и проверки, что будет означать, что мы переобучили нашу модель. Поэтому нам лучше сейчас прекратить обучение и перейти к следующему этапу — оценке.

На предыдущем шаге мы смогли достичь 70,4% точности Top-1 для набора данных проверки. Если мы построим график точности проверки, мы увидим, как она улучшалась с каждой эпохой.

Top-1 точности проверки на эпоху Оценка

в наборе обучающих данных

Во-первых, мы посмотрим на прогнозы на наборе обучающих данных, чтобы оценить, остается ли у нас высокая систематическая ошибка.

Оценка обучающих данных

Прогнозы на обучающем наборе данных выглядят хорошо. Наша модель отражает основные концепции. Дальнейших улучшений можно добиться, улучшив метки и очистив данные.

Оценка тестового набора данных

Теперь давайте загрузим тестовые данные и проверим, как модель работает с ними.

Оценка по данным испытаний

Точность испытаний модели Top-1 составляет 70,4%. Он неправильно классифицирует несколько объектов, но все же очень близок к результату, который мы получили на проверочном наборе.

Авторы оригинальной статьи DeepFashion: Обеспечение надежного распознавания и поиска одежды с помощью расширенных аннотаций, CVPR 2016 использовали для оценки точность Top-3 и Top-5.

DeepFashion: обеспечение надежного распознавания и поиска одежды с помощью расширенных аннотаций, CVPR 2016

Чтобы наши результаты были сопоставимы, я буду использовать те же показатели.

Точность Top-3 нашей модели составляет 88,6%, , что на 6% выше эталонной точности, а точность Top-5 нашей модели составляет 94,1%, , что на 4% выше, чем эталонная точность. Это не должно вызывать удивления, поскольку авторы оригинальной статьи использовали архитектуру VGG16 в качестве основы, которая является менее мощной моделью.

Оценка для пользовательского набора данных

Наконец, мы проверим, как модель работает с моими изображениями.Я сделал 98 снимков собственной одежды на камеру смартфона. Давайте загрузим изображения и проверим, может ли модель правильно их классифицировать.

Top-1 Точность модели по указанным пользователем данным составляет 62,4% , что ниже, чем в наборе данных DeepFashion. Тем не менее, он по-прежнему хорош для модели классификации 46 классов.

Изображения в пользовательском наборе данных сильно отличаются от тех, на которых модель была первоначально обучена. Например, изображения пользователей показывают только предмет одежды, в то время как изображения в наборе данных DeepFashion показывают человека, одетого в предмет, который упрощает масштабирование одежды.Почти все штаны в наборе пользовательских данных были классифицированы как шорты, поскольку модели сложно оценить их длину относительно человеческого тела. Тем не менее, модель усвоила основные концепции и может использоваться в различных контекстах моды.

После обучения модели мы можем захотеть запустить ее на машине логического вывода без установки Fastai. Для этого нам сначала нужно сохранить модель и ее словарь:

torch.save сохраняет веса предварительно обученной модели. Для сериализации он использует утилиту Python pickle.Чтобы запустить модель в PyTorch, нам нужно загрузить веса и переопределить модель:

Загрузка быстрой модели AI в PyTorch

Обратите внимание, что на этот раз нам нужно изменить размер и нормализовать изображения перед запуском прогноза. В библиотеке Fastai хранится информация о преобразованиях, которые должны быть применены к учащемуся, но когда мы запускаем модель вне Fastai, нам нужно сначала преобразовать изображения.

После этого мы можем выполнять прогнозы с использованием определенного нами класса:

В этом руководстве я показал, как обучить модель ResNet34 распознаванию типов одежды с помощью библиотеки Fastai и DeepFashion Dataset.Мы увидели, что можем обучить модель, которая превзойдет текущие базовые показатели на 6% для топ-3 точности и на 4% для топ-5 точности. Мы провели оценку моих собственных изображений и обнаружили, что модель классифицирует предметы правильно, за исключением чувствительных к масштабированию (проблема с шортами или штанами). Производительность модели может быть улучшена за счет повышения качества обучающих меток и увеличения разнообразия изображений.

Это только самое начало модного проекта, который я задумал.Далее будет статья о распознавании атрибутов, узоров и тканей. Следите за обновлениями!

ayushidalmia / awesome-fashion-ai: репозиторий для хранения и обобщения исследовательских работ, связанных с модой и электронной коммерцией

GitHub — ayushidalmia / awesome-fashion-ai: репозиторий для кураторства и обобщения исследовательских работ, связанных с модой и электронной коммерцией. коммерция

Репозиторий для хранения и обобщения исследовательских работ, связанных с модой и электронной коммерцией.

Файлы

Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Кураторский список исследовательских работ, наборов данных, инструментов, конференций, семинаров, связанных с искусственным интеллектом для моды и электронной коммерции.

Содержание

Документы

Площади

Модные эмблемы

Персонализация / Рекомендации / Состав одежды / Совместимость

Визуальный поиск / Визуальная рекомендация / Визуальный поиск

Понимание естественного языка в моде

Обнаружение объектов Fashion Image / Классификация / Разбор / Сегментация / Манипуляции с атрибутами / Обнаружение ориентиров

Анализ розничной торговли / тенденции / прогнозирование / Управление запасами

Генерация изображений / манипуляции с изображениями в моде / передача стиля

Стиль / Случай

Социальные сети

Калибровка / Виртуальная испытательная комната

Видео

Мультимодальные перевозки

Диалог / разговор

Модель одежды

3D Одежда по изображениям

Мастерские

Учебники

Наборы данных

Разное

Автор

Аюши Далмия

### Лицензия MIT

Около

Репозиторий для хранения и обобщения исследовательских работ, связанных с модой и электронной коммерцией.

Темы

ресурсов

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Иерархические сверточные нейронные сети для классификации модных изображений

Основные моменты

•: Сверточные нейронные сети (CNN) широко используются в распознавании модных образов.
•: Одежду необходимо классифицировать с учетом ее иерархической структуры.
•: Иерархические сверточные нейронные сети (HCNN) предлагаются с использованием VGGNet.
•: Предлагаемая модель дает лучшие результаты, чем базовая модель.

Реферат

Глубокое обучение может применяться в различных сферах бизнеса для повышения производительности. В частности, компании, связанные с модой, начали применять методы глубокого обучения в своей электронной коммерции, такие как распознавание одежды, поиск и поиск одежды, а также автоматические рекомендации по продуктам.Наиболее важной основой этих приложений является задача классификации изображений. Однако классификация одежды может быть затруднена из-за ее различных свойств и сложности классификации по глубине. Другими словами, классификация одежды на несколько классов может быть сложной и неоднозначной для разделения между аналогичными классами. Здесь мы обнаруживаем необходимость классификации изображений, отражающей иерархическую структуру категорий одежды. В большинстве предыдущих исследований иерархия не рассматривалась при классификации изображений при использовании сверточных нейронных сетей (CNN) и даже при классификации модных изображений с использованием других методологий.В этой статье мы предлагаем применить иерархические сверточные нейронные сети (HCNN) для классификации одежды. Это исследование внесло вклад в то, что это первое испытание по применению иерархической классификации одежды с использованием CNN, и имеет значение в том, что предлагаемая модель представляет собой встроенный классификатор знаний, выводящий иерархическую информацию. Мы реализуем HCNN с помощью VGGNet в наборе данных Fashion-MNIST. Результаты показали, что при использовании модели HCNN потери снижаются, а точность повышается по сравнению с базовой моделью без иерархической структуры.Мы пришли к выводу, что HCNN повышает эффективность классификации одежды.

Ключевые слова

Сверточные нейронные сети

Иерархия

Классификация

Fashion image

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Полный текст

Ссылки на статьи

Превосходство эталонного теста для классификации мелкозернистой одежды с использованием Fast.AI в 10 строках кода | по Панкадж Матур

Пост.Курс AI «Практическое глубокое обучение для программистов — версия 3» был начат в понедельник вечером Джереми и Рэйчел. Мне посчастливилось присоединиться к этой прямой трансляции на Youtube с 1000 других студентов со всего мира.

На первом уроке Джереми использовал набор данных Oxford-IIIT Pet Dataset от OM Parkhi et al., 2012, который включает 12 пород кошек и 25 пород собак, чтобы создать детализированную модель распознавания изображений и показал нам, как превзойти исходную исследовательскую работу. приводит к 10 строкам кода.

Эта детализированная модель распознавания изображений смогла научиться различать эти 37 различных категорий. Согласно исходному исследовательскому документу, максимальная точность, которую они могли получить в 2012 году, составила 59,21% при использовании сложной модели, специально предназначенной для обнаружения домашних животных, с отдельными моделями «Изображение», «Голова» и «Тело» для фотографий домашних животных. Однако Джереми смог достичь 0,043507 Частота ошибок , используя Fast.AI Vision-Learner, используя архитектуру Resnet34. Он имеет основу сверточной нейронной сети, полностью подключенную головку с одним скрытым слоем в качестве классификатора.

Войди в меня!

В одном из моих предыдущих исследовательских проектов в Skava (мы создаем продукты и микросервисы для преобразования цифровой коммерции) я познакомился с «Базой данных DeepFashion», широкомасштабным набором данных по распознаванию и извлечению моды (DeepFashion) для прогнозирования категорий и атрибутов одежды. Мультимедийная лаборатория Китайского университета Гонконга.

Тест прогнозирования категорий и атрибутов оценивает эффективность модели FashionNet при прогнозировании 50 категорий и 1000 атрибутов одежды на основе данных изображений.Это большое подмножество DeepFashion Work, содержащее огромное количество описательных категорий и атрибутов одежды в дикой природе. На момент написания этой статьи он содержит 289 222 количество изображений одежды в 46 различных категориях ткани .

Для получения дополнительной информации о наборе данных посетите веб-сайт проекта: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html

Согласно этому документу, классификация категорий одежды считается детализированной задача классификации изображений, поскольку большая часть одежды визуально очень похожа и имеет высокую внутриклассовую и низкую межклассовую дисперсию.

Подождите, так где же те 10 строк кода, которые могут побить исходный тест на точность исследования?

Ну вот (технически их всего 9)

 из fastai import * 
 из fastai.vision import * 
 path = Path ("data / fabric_categories /") 
 data = ImageDataBunch.from_csv (path, csv_labels = " train_labels.csv ", ds_tfms = get_transforms (), size = 224) 
 data.normalize (imagenet_stats) 
 learn = create_cnn (data, models.resnet34, metrics = precision) 
 learn.fit_one_cycle (8) 
 learn.save ('stage-1_sz-150')

Для тех, кто спешит, вот репозиторий GitHub . Пожалуйста, убедитесь, что помечает звезду , нет необходимости клонировать, просто загрузите его.

Тем, кто увлечен DL и этой исследовательской статьей, просим следовать.

Получение набора данных:

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion/AttributePrediction.html

На этой странице перейдите по ссылке Google Drive или Baidu Drive, а затем загрузите:

Изображения одежды (2.8 ГБ Zip-файл)
Категория Аннотации (текстовый файл)
Разделы Train / Val / Test (текстовый файл)

Убедитесь, что вы правильно цитируете оригинальных авторов этой исследовательской статьи и набора данных. Поскольку это самая сложная часть любого проекта ML & DL.

Огромное спасибо @Ziwei Liu, @Ping Luo, @Shi Qiu, @Xiaogang Wang и @Xiaoou Tang из Китайского университета Гонконга

 @inproceedings {liu2016deepfashion, 
 автор = {Ziwei Liu, Ping Luo, Shi Qiu, Xiaogang Wang и Xiaoou Tang}, 
 title = {DeepFashion: Обеспечение надежного распознавания и извлечения одежды с помощью богатых аннотаций}, 
 booktitle = {Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, 
 month = June , 
 год = {2016} 
}

Быстрая установка и настройка.Библиотеки AI

# ОК, приступим к кодированию…

Импорт библиотек Fast.AI

 из fastai import * 
 из fastai.vision import *

Загрузка данных

 # Создание объекта пути 
 path = Path ("data / fabric_categories /") # Создание данных из CSV 
 data = ImageDataBunch.from_csv (path, csv_labels = "labels.csv", ds_tfms = get_transforms (), size = 150) # Нормализовать набор данных и дополнить данные преобразования изображения 
. normal  ize (imagenet_stats)

Visualize Data

 # показать сетку 8 * 8 случайных изображений из нашего набора данных 
 data.show_batch (rows = 8, figsize = (14,12))

Проверить целевые классы данных

 print (data.classes) 
 print (len (data.classes), data.c) >>> [' Блуза, Блейзер, Пуговица, Бомбер, Анорак, Футболка, Майка, Топ, Свитер, Фланель, Худи, Кардиган, Куртка, Хенли, Пончо, Джерси, Водолазка, Парка, Бушлат, Холтер, Юбка, Шорты, Джинсы, Джоггеры, Спортивные штаны. , «Джеггинсы», «Cutoffs», «Sweatshorts», «Leggings», «Culottes», «Chinos», «Trunks», «Sarong», «Gauchos», «Jodhpurs», «Capris», «Dress», » Romper ',' Coat ',' Kimono ',' Jumpsuit ',' Robe ',' Caftan ',' Kaftan ',' Coverup ',' Onesie '] (46, 46)

Наконец обучение с Resnet-34

 # создавать быстро.ai vision Conv Learner aka CNN из архитектуры resnet34 
 # Обратите внимание, что мы используем метрики в качестве топ-1 Accuracylearn = create_cnn (data, models.resnet34, metrics = precision) # Fit учащегося на данных в 8 циклах 
 learn.fit_one_cycle (8 ) # сохраняем нашу подогнанную модель 
 learn.save ('stage-1_arch-34_sz-150') >>> 
 Общее время: 49:55 
 эпоха потеря поезда действительная точность потерь 
 1 1,632115 1,474118 0,561742 (06:13) 
 2 1,548713 1,408220 0,583295 (06:12) 
 3 1.512822 1,369032 0,596267 (06:13) 
 4 1,450622 1,345870 0,601440 (06:14) 
 5 1,445819 1,308995 0,612246 (06:16) 
 6 1,361442 1,289868 0,617319 (06:16) 
 7 1,370456 1,276496 0,621509 (06:16) 
 7 1,370456 1,276496 0,621509 (06:14) 1,364946 1,272343 0,621870 (06:12)

Наша окончательная точность = 62%, давайте сравним ее с Research Paper.

DeepFashion: обеспечение надежного распознавания и поиска одежды
с расширенными аннотациями

Их диапазоны точности для классификации категорий показаны 82.58 для топ-3 и 90,17 для топ-5. Что, черт возьми, такое точность топ-3 и топ-5 и как мы ее вычисляем?

Давай погуглим.

https://stackoverflow.com/questions/37668902/evaluation-calculate-top-n-accuracy-top-1-and-top-5

Подождите .. Модель классификации Fast.AI, мы рассчитывали только топ-1 точности. А в научных статьях используются топ-3 и топ-5 точности. Вау, это откровение!

(Но почему в исследовательских работах точность модели рассчитывается на основе результатов прогнозов топ-3 или топ-5? Мы узнаем об этом в нескольких абзацах ниже на этапе анализа)

Итак, как мы вычисляем максимальную -3, топ-5 или топ-5 к точности и, самое главное, как это использовать быстро.ай? Поищем на форумах fast.ai.

@Matthew Teschke был достаточно любезен, чтобы предоставить функцию максимальной точности k.

 # Это для точности в топ-3, при необходимости измените k на другие значения 
 def precision_topk (output, target, topk = (3,)): 
 "" "Вычисляет точность @ k для указанных значений k" ""  maxk = max (topk) 
 batch_size = target.size (0) 
  _, pred = output.topk (maxk, 1, True, True) 
 pred = pred.t () 
 right = pred.eq (цель.view (1, -1) .expand_as (pred)) 
  res = [] 
 для k в topk: 
 right_k = right [: k] .view (-1) .float (). sum (0, keepdim = True) 
 res.append (corre_k.mul_ (100.0 / batch_size)) 
 return res

Давайте попробуем эти настраиваемые метрики точности с нашими прогнозами учащегося.

 # загрузить нашу сохраненную модель 
 learn.load ('stage-1_arch-34_sz-150') # Получить прогнозы результатов и исходные цели 
 output, target = learn.get_preds ()

Итак, топ-3 точности:

 print (precision_topk (output = output, target = target))  >>> [тензор ([84.4762])]

И топ-5 точности:

 print (precision_topk (output = output, target = target, topk = (5,)))  >>> [tensor ([91.5972])]

Вау !!!! Наша быстрая модель с несколькими линиями превосходит эталон оригинальной бумаги еще на ~ 2% для точности типа 3 и на дополнительные ~ 1,5% для точности типа 5. Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой.

Давайте визуализируем и проанализируем

 interp = ClassificationInterpretation.from_learner (learn) 
 interp.plot_top_losses (9, figsize = (15,11))

 # Давайте посмотрим на самые запутанные категории одежды 
 interp.most_confused (min_val = 80) >>> [('Romper', 'Dress', 611), 
 ('Skirt ',' Платье ', 551), 
 (' Футболка ',' Блузка ', 481), 
 (' Топ ',' Блузка ', 460), 
 (' Блузка ',' Платье ', 450), 
 ( 'Блуза', 'Футболка', 430), 
 ('Майка', 'Футболка', 416), 
 ('Топ', 'Футболка', 377), 
 ('Комбинезон', 'Платье', 353), 
 (футболка, платье, 335), 
 (футболка, майка, 300), 
 (свитер, футболка, 286), 
 (кардиган, свитер, 272 ), 
 («Майка», «Платье», 260), 
 («Кардиган», «Блузка», 244), 
 («Рубашки», «Шорты», 237), 
 («Топ», «Платье» , 215), 
 («Футболка», «Свитер», 213), 
 («Свитер», «Блузка», 209), 
 («Блуза», «Майка», 203), 
 («Свитер», » Cardigan, 193), 
 (Blazer, Jacket, 190), 
 (Shorts, Tee, 189), 
 (Top, Tank, 187), 
 (Cardigan). , «Платье», 187), 
 («Шорты», «Юбка», 186), 
 («Платье», «Юбка», 185), 
 («Платье», «Блузка», 184), 
 («Майка», «Блузка», 174), 
 («Куртка», «Блейзер», 174), 
 («Куртка», «Кардиган», 161), 
 («Юбка», «Шорты»). ', 161), 
 (' Шорты ',' Платье ', 140), 
 (' Свитер ',' Платье ', 138), 
 (' Жакет ',' Блузка ', 137), 
 (' Футболка ', 'Shorts', 133), 
 ('Blouse', 'Sweater', 131), 
 ('Blazer', 'Blouse', 130), 
 ('Blouse', 'Skirt', 129), 
 ('Shorts ',' Blouse ', 129), 
 (' Hoodie ',' Tee ', 128), 
 (' Blazer ',' Cardigan ', 126), 
 (' Sweatpants ',' Joggers ', 126), 
 ( 'Joggers', 'Jeans', 123), 
 ('Dress', 'Tee', 120), 
 ('Top', 'Shorts', 115), 
 ('Cardigan', 'Tee', 115), 
 (Кардиган, Жакет, 113), 
 (Кардиган, Блейзер, 110), 
 (Кимоно, Платье, 108), 
 (Топ, Свитер, 104 ), 
 («Блузка», «Шорты», 99), 
 («Майка», «Шорты», 96), 
 («Блузка», «Жакет», 90), 
 («Куртка», «Платье» , 90), 
 ('Топ', 'Юбка', 89), 
 ('Блузка', 'Кардиган', 87), 
 ('Джоггеры', 'Спортивные штаны', 83), 
 ('Платье', ' Ro mper ', 83), 
 (' Hoodie ',' Sweater ', 81)]

Хм, поэтому, глядя на самые запутанные категории, становится совершенно ясно, что многие из этих запутанных категорий действительно представляют изображения, которые имеют более двух элементы в них, и наша модель пытается поместить их в один класс.

Например, линия («Верх», «Юбка», 82) означает, что имеется 82 различных изображения из общего числа 289 222 изображений, которые были неправильно интерпретированы нашей моделью.

Топ или юбка?
Давайте посмотрим на изображение, показанное выше, которое относится к одной из этих запутанных категорий, взятых из нашего набора данных для обучения.
Теперь наша обученная модель посмотрела на это изображение, на котором есть как «Верх», так и «Юбка», а затем попыталась предсказать 1 наиболее подходящую категорию для этого изображения из заданных 46 категорий (две из этих категорий — верх и юбка)
Даже если кто-то попросит меня посмотреть на это изображение и найти, что я вижу? Тогда я скажу, что это должна быть черная «Юбка», тогда как это наверняка пренебрегает тем фактом, что на ней есть синий «Топ» и черная «Шляпа».
Итак, в тот момент, когда наша модель интерпретирует то же самое и помещает это изображение только в 1 категорию, допустим, она помещает это изображение в категорию «Юбка», тогда она ошибочно предсказывает это изображение, поскольку изображение изначально относится к категории «Лучшие».
Вот почему наша топ-1 точность действительно ниже для детального распознавания изображений.
Хорошо, а как насчет того, чтобы меня попросили еще раз взглянуть на изображение и найти один элемент, который я вижу, но затем дать мне 3 варианта точного прогноза? (например, викторины с множественным выбором вопросов и ответов)
По первому варианту я бы сказал черную «Юбку», что будет неправильным ответом, но затем по второму варианту я бы сказал, что синий «Топ», что будет быть правильным ответом.
Между прочим, в этих 46 категориях одежды нет слова «шляпа». Итак, я буду вынужден выбрать что-то еще из 46 категорий, помимо топа и юбки в третьем варианте. В этом случае мой третий вариант ответа будет «Шорты», что снова будет неправильным ответом.
Теперь, когда наша модель интерпретирует то же самое и дает 3 разных ответа для правильной метки, она сможет предсказать правильный ответ для этого изображения.
Итак, топ-3 точности у нашей модели выше.
Этот же пример можно применить и к топ-5 точности, что приведет к еще большей точности.
Понимание: определение максимальной точности имеет смысл. Вместо того, чтобы просить модель найти только 1 элемент, давайте попросим модель найти 3 элемента или 5 элементов на изображении. Это, безусловно, поможет с изображениями, в которых несколько элементов вместе.
Поскольку наша модель работает так, как мы ожидали, мы разморозим нашу модель и обучим еще немного.
А вот и главное мясо Поста.AI. (Извините, веганы ..)
# Давайте найдем оптимальную скорость обучения для разморозки обучения
learn.load ('stage-1_arch-34_sz-150') # так разморозить учащегося
learn.unfreeze () # найти оптимальную скорость обучения
learn.lr_find ()
learn.recorder.plot ()
Fast.AI Learning Rate Finder
Похоже, оптимальный диапазон скорости обучения, при котором потери были низкими, составляет от 1e-6 до 1e-4, Давайте использовать это для обучения незамерзающего ученика.
learn.fit_one_cycle (8, max_lr = slice (1e-6,1e-4))
learn.save ('stage-2_sz-150') >>>
Общее время: 50:13
эпоха потери поезда действительная точность потерь
1 1,375766 1,212036 0,638859 (06:15)
2 1,323883 1,186296 0,645760 (06:16)
3 1,277714 1,169039 0,652099 (06:16)
4 1,253536 1,144417 0,660691 (06:16)
5 1,217483 1,132032 0,665600 (06:16)
6 1,218301 1,124285 0,667854 (06:17)
7 1.200194 1,117262 0,6698049 (06:17) .221006 1,116483 0,670188 (06:17)
Давайте проверим пользовательские точности топ-3 и топ-5.
# загрузить нашу сохраненную модель
learn.load ('stage-1_sz-150') # Получить прогнозы результатов и исходные цели
output, target = learn.get_preds ()
Итак, топ-3 точности:
print (precision_topk (output = output, target = target)) >>> [tensor ([86.7439])]
И топ-5 точности:
print (precision_topk (output = output, target = target, topk = (5,))) >>> [тензор ([92.7784])]
Ух ты !!!! Наши модели Unfreeze работают лучше, чем наша быстро обученная модель. Поиск оптимальной скорости обучения и разморозка архитектуры resent34, несомненно, работают лучше.
Теперь мы опережаем эталонный показатель для оригинальной бумаги еще на ~ 4% для точности типа 3 и на дополнительные ~ 2,5% для точности типа 5. Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой.
Наша обученная модель — это довольно хорошая детализированная модель распознавания изображений! Но пойдем дальше …
data = ImageDataBunch.from_csv (path, ds_tfms = get_transforms (), size = 150) data.normalize (imagenet_stats) learn = create_cnn (data, models.resnet50, metrics = precision) #Before Unfreezing давайте посмотрим, насколько эффективен resnet50
learn.fit_one_cycle (8 ) # сохраним модель для дальнейшего обучения размораживанию
learn.save ('stage-1_res-50_sz-150') >>>
Общее время: 51:12
epoch train loss valid loss precision
1 1.546525 1.370602 0.595873 (06:25 )
2 1,413914 1,311594 0,612949 (06:25)
3 1.409325 1,286178 0,618038 (06:23)
4 1,376256 1,237087 0,635968 (06:23)
5 1,366462 1,204111 0,645569 (06:24)
6 1,303884 1,180323 0,649763 (06:23)
7 1,254254 1,163054:5612 1.215397 1.163006 0.656502 (06:23)
Давайте проверим пользовательские точности топ-3 и топ-5.
# загрузить сохраненную модель
learn.load ('stage-1_res-50_sz-150 ’) # Получить прогнозы результатов и исходные цели
output, target = learn.get_preds ()
Итак, топ-3 точности:
print (precision_topk (output = output, target = target)) >>> [tensor ([85.6439])]
И топ-5 точности составляет:
print (precision_topk (output = output, target = target, topk = (5,))) >>> [tensor ([92.3150])]
Нет, в данном случае наша тройка лучших и точность топ-5 не увеличилась по сравнению с нашей архитектурой resnet-34, поэтому давайте подведем итоги.
Я бы сказал, что для нескольких часов или обучения и анализа (игнорируя медленное время обучения resnet50 и низкую точность), это довольно хорошее начало для продвижения вперед с исследовательской работой «DeepFashion: обеспечение надежного распознавания и поиска одежды с помощью богатых аннотаций ”
В качестве следующих шагов я хотел бы попробовать эксперимент с предсказанием атрибутов из той же исследовательской работы: Текстура, Ткань, Форма, Деталь, Стиль, а затем объединить их все в одном.
Кроме того, я очень хотел бы внести дополнительные категории и дополнительный набор данных в набор данных DeepFashion. Поскольку всего 46 категорий не оправдывают огромного разнообразия категорий одежды в нашем мире. В частности, 46 категорий одежды не соответствуют сценариям использования на уровне производства в индустрии моды и одежды.
Например: Как насчет индийской категории одежды, такой как Дхоти, мы обязательно хотим, чтобы ИИ знал о Ганди и его одежде?
Пожалуйста, дайте мне знать ваши мысли, вопросы в разделе комментариев.Я был бы очень признателен за отзывы об этой статье и предложениях по ее улучшению.
А пока удачного глубокого обучения…
Вот мой Github Repo для этой статьи.
Открывая элементы модного стиля
Абстрактные
Одежда, которую мы носим, и наша личность тесно связаны, раскрывая миру ключи к разгадке нашего богатства, профессии и социальных личность.В этой статье мы исследуем вопросы, связанные с нашей одеждой. рассказывает о нашем личном стиле. Мы сперва разрабатываем онлайн-конкурс Рейтинговая игра по стилю под названием Hipster Wars призвана привлечь внимание надежных людей суждения о стиле. Мы используем эту игру для сбора нового набора данных об одежде. наряды с соответствующими рейтингами стиля для 5 категорий стилей: хипстер, богемный, пинап, опрятный и готический. Далее мы обучаем модели для межклассных занятий. и внутриклассовая классификация стилей.Наконец, мы исследуем методы для определения элементов одежды, которые обычно характеризуют стиль, и методы идентификации предметов в конкретной одежде, которые могут указывать на стиль.
Публикация
М. Хади Киапур, Кота Ямагути, Александр К. Берг, Тамара Л. Берг. Хипстерские войны: открытие элементов модных стилей . В Европейской конференции по компьютерному зрению (2014 г.).[Бумага] [Плакат]
BibTeX
@inproceedings { HipsterWarsECCV14, title = {Хипстерские войны: открытие элементов модных стилей} author = {М. Хади Киапур, Кота Ямагути, Александр К. Берг, Тамара Л. Берг}, booktitle = {Европейская конференция по компьютерному зрению}, год = {2014} }
Игра
Наша краудсорсинговая онлайн-игра называется Hipster Wars , чтобы получить рейтинг стиля.
Скачать
Файл Дата выпуска Размер Описание
Набор данных HipsterWars Январь 2014 1,5 ГБ Набор данных Hipsterwars с рейтингами для пяти стилей моды.
Код
Скоро будет доступно.
Распознавание модной одежды с использованием сверточной нейронной сети
Последние достижения в области глубокого обучения привели к появлению множества бизнес-приложений, основанных на компьютерном зрении. Есть много отраслевых сегментов, в которых инструменты и методы глубокого обучения применяются для распознавания объектов, чтобы значительно ускорить бизнес-процесс.Швейная промышленность — одна из них. Представляя изображение любой одежды, обученная модель глубокого обучения может предсказать название этой одежды, и этот процесс можно повторить с гораздо большей скоростью, чтобы пометить тысячи предметов одежды за очень короткое время и с высокой точностью.
В этой статье мы обсудим распознавание модной одежды с помощью модели сверточной нейронной сети (CNN). Для обучения модели CNN мы будем использовать набор данных Fashion MNIST. После успешного обучения модель CNN может предсказать название класса, к которому принадлежит данный предмет одежды.Это задача многоклассовой классификации, в которой есть 10 классов одежды, которые будут классифицироваться.
Набор данных
В этой статье мы использовали набор данных Fashion MNIST, который общедоступен на Kaggle. Он состоит из обучающего набора из 60 000 изображений-примеров и тестового набора из 10 000 изображений-примеров. Каждое изображение в наборе данных имеет размер 28 x 28 пикселей. Каждое тренировочное и тестовое изображение относится к одному из классов, включая футболку / топ, брюки, пуловер, платье, пальто, сандалии, рубашку, кроссовки, сумку и ботильоны.Исходные наборы данных для обучающих и тестовых изображений преобразуются в файлы CSV и становятся доступными на Kaggle.
Реализация
Это выполнение выполняется в Google Colab, и чтобы прочитать там файлы CSV, мы сначала загрузили файлы CSV на Google Диск, а затем смонтировали диск, используя следующие строки кодов.
# Настройка google drive в качестве каталога для набора данных с диска импорта google.colab drive.mount ('/ content / gdrive')
После того, как Google Диск будет смонтирован, мы прочитаем наши обучающие и тестовые CSV-файлы, используя приведенные ниже строки кодов.
# Чтение набора данных импортировать панд как pd fashion_train_df = pd.read_csv ('gdrive / Мой диск / fashion-mnist_train.csv', sep = ',') fashion_test_df = pd.read_csv ('gdrive / Мой диск / fashion-mnist_test.csv', sep = ',')
После успешного чтения наборов данных мы импортируем другие необходимые библиотеки.
# Импорт других необходимых библиотек импортировать панд как pd импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать seaborn как sns случайный импорт sns.set_style ("whitegrid")
Наборы данных, которые мы прочитали выше, мы увидим их формы.Как мы обсуждали ранее, в обучающем наборе имеется 60 000 примеров, а в тестовом наборе — 10 000 примеров.
# Форма обучающих данных fashion_train_df.shape # Форма тестовых данных fashion_test_df.shape
Поскольку размер каждого изображения составляет 28 x 28, следовательно, каждое изображение имеет в общей сложности 784 пикселя и есть один столбец метки класса. Вот почему в наборе данных всего 785 столбцов.
Теперь, чтобы определить наборы данных для обучения и тестирования, сначала нам нужно создать массивы для обучения и тестирования.
# Создание массивов обучения и тестирования поезд = np.array (мода_train_df, dtype = 'float32') test = np.array (fashion_test_df, dtype = 'float32')
В приведенной ниже строке кода указываются метки классов набора данных, как указано в описании на Kaggle.
# Определение меток классов class_names = ['Футболка / топ', 'Брюки', 'Пуловер', 'Платье', 'Пальто', 'Сандалии', 'Рубашка', 'Кроссовки', 'Сумка', 'Ботинки по щиколотку']
Теперь, чтобы продолжить и проверить метку класса, мы выберем и построим случайное изображение из набора из 60 000 обучающих изображений, чтобы проверить правильность метки класса.Приведенные ниже строки кодов могут выбирать и строить разные изображения случайным образом при каждом запуске.
# Просмотреть случайное изображение для проверки ярлыка класса я = random.randint (1,60000) plt.imshow (поезд [i, 1:]. reshape ((28,28))) plt.imshow (поезд [i, 1:]. reshape ((28,28)), cmap = 'серый') label_index = fashion_train_df ["label"] [i] plt.title (f "{class_names [label_index]}") plt.axis ('выкл.')
Чтобы проверить то же самое, мы увидим метку класса вышеупомянутого случайно выбранного изображения и сопоставим метку с именем метки.
# Ярлык случайного изображения label = train [i, 0] метка
Поскольку мы получили подтверждение о метке класса и имени класса с одним случайно выбранным изображением, теперь будет визуализироваться больше случайных изображений с метками классов и именами классов. Количество выбираемых изображений можно настроить, изменив значения ширины и длины сетки W_grid и L_grid соответственно. Мы могли бы использовать subplot, но он возвращает объект фигуры и объект оси. Здесь мы можем использовать объект axes для построения конкретных фигур в различных местах.
# Определите размеры сетки графика W_grid = 15 L_grid = 15 fig, axes = plt.subplots (L_grid, W_grid, figsize = (17,17)) axes = axes.ravel () # объединить матрицу 15 x 15 в массив 225 n_train = len (train) # получаем длину набора данных поезда # Выбираем случайное число от 0 до n_train for i in np.arange (0, W_grid * L_grid): # создать переменные с равными пробелами # Выбрать случайное число index = np.random.randint (0, n_train) # читать и отображать изображение с выбранным индексом оси [i].imshow (поезд [индекс, 1:]. reshape ((28,28))) label_index = int (поезд [индекс, 0]) оси [i] .set_title (имена_классов [label_index], fontsize = 8) оси [i] .axis ('выкл') plt.subplots_adjust (hspace = 0,4)
Мы можем запустить приведенный выше набор кодов, чтобы проверить имя класса для изображений. В каждом прогоне будет визуализирован случайный набор изображений. Теперь мы правильно указали метки классов и имена всех изображений.
На следующем этапе мы подготовим данные для обучения и тестирования.
# Подготовить набор данных для обучения и тестирования X_train = поезд [:, 1:] / 255 y_train = поезд [:, 0] X_test = тест [:, 1:] / 255 y_test = test [:, 0]
Мы визуализируем набор из 25 данных обучающего изображения, которые будут использоваться для обучения модели сверточной нейронной сети.
plt. Рисунок (figsize = (10, 10)) для i в диапазоне (25): plt.subplot (5, 5, i + 1) plt.xticks ([]) plt.yticks ([]) plt.grid (Ложь) plt.imshow (X_train [i] .reshape ((28,28)), cmap = plt.cm.binary) label_index = int (y_train [i]) plt.title (имена_классов [label_index]) plt.show ()
Для целей обучения и проверки мы разделили набор данных соответствующим образом. Размер тестовых данных можно изменить после запуска модели.
# Разделить обучающую и тестовую наборы из склеарна.model_selection импорт train_test_split X_train, X_validate, y_train, y_validate = train_test_split (X_train, y_train, test_size = 0.2, random_state = 12345) печать (X_train.shape) печать (y_train.shape)
Здесь мы развернем данные, чтобы сделать их доступными для обучения, тестирования и проверки.
# Распаковать обучающий и тестовый кортеж X_train = X_train.reshape (X_train.shape [0], * (28, 28, 1)) X_test = X_test.reshape (X_test.shape [0], * (28, 28, 1)) X_validate = X_validate.reshape (X_validate.shape [0], * (28, 28, 1)) печать (X_train.shape) печать (y_train.shape) печать (X_validate.shape)
Чтобы определить и обучить сверточную нейронную сеть, мы импортируем сюда необходимые библиотеки.
# Библиотека для модели CNN импортный керас из keras.models импортировать Последовательный from keras.layers импортировать Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout от keras.optimizers импорт Адам from keras.callbacks import TensorBoard
Сверточная нейронная сеть
В приведенной ниже строке кодов мы определим нашу модель сверточной нейронной сети.Дополнительные сведения о сверточной нейронной сети см. В статье «Обзор сверточной нейронной сети в классификации изображений».
# Определение сверточной нейронной сети cnn_model = Последовательный () cnn_model.add (Conv2D (32, (3, 3), input_shape = (28,28,1), Activation = 'relu')) cnn_model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2))) cnn_model.add (Выпадение (0.25)) cnn_model.add (Conv2D (64, (3, 3), input_shape = (28,28,1), Activation = 'relu')) cnn_model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2))) cnn_model.добавить (Выпадение (0,25)) cnn_model.add (Conv2D (128, (3, 3), input_shape = (28,28,1), Activation = 'relu')) cnn_model.add (MaxPooling2D (размер_пул = (2, 2))) cnn_model.add (Выпадение (0.25)) cnn_model.add (Свести ()) cnn_model.add (Плотный (единицы = 512, активация = 'relu')) cnn_model.add (Выпадение (0.25)) cnn_model.add (Плотный (единиц = 10, активация = 'softmax')) cnn_model.summary ()
После определения модели CNN и просмотра ее резюме, мы свяжем эту модель, скомпилировав ее.
# Компиляция cnn_model.compile (loss = 'sparse_categorical_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['precision'])
На следующем этапе мы обучим нашу модель CNN классификации изображений. Указанные ниже гиперпараметры можно настроить для большей точности модели.
Смотрите также
# Обучение модели CNN history = cnn_model.fit (X_train, y_train, batch_size = 512, epochs = 200, verbose = 1, validation_data = (X_validate, y_validate))
После успешного обучения мы визуализируем потерю и точность модели через график, используя приведенные ниже строки кодов.
#VIsualizing the training performance plt.figure (figsize = (12, 8)) plt.subplot (2, 2, 1) plt.plot (history.history ['loss'], label = 'Loss') plt.plot (history.history ['val_loss'], label = 'val_Loss') plt.legend () plt.title ('Развитие убытков') plt.subplot (2, 2, 2) plt.plot (history.history ['точность'], label = 'precision') plt.plot (history.history ['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.legend () plt.title ("Развитие точности")
Мы могли бы выполнять обучение в несколько итераций, настраивая гиперпараметры, чтобы увидеть повышение точности модели.Но мы нашли этот согласованный уровень с этими значениями гиперпараметра и 200 эпох обучения.
Поскольку модель успешно обучена и мы смогли достичь точности более 93% во время обучения и более 90% во время валидации, мы считаем эту модель CNN наиболее подходящей для наших данных. Итак, теперь будем делать прогнозы, используя эту модель CNN на тестовых данных. Ожидается, что модель будет создавать метки классов как результат прогнозирования.
# Прогнозы для тестовых данных предсказанные_классы = cnn_model.pred_classes (X_test) test_img = X_test [0] предсказание = cnn_model.predict (test_img) предсказание [0] np.argmax (прогноз [0])
Как мы видим выше, модель предсказала метку класса 0 для данного изображения. Теперь мы проверим прогноз на других изображениях. Мы берем 49 изображений в качестве тестового набора и прогнозируем их метки классов и сравниваем предсказанные метки классов с истинными метками классов.
L = 7 W = 7 fig, axes = plt.subplots (L, W, figsize = (18,18)) оси = оси.ravel () для i в np.arange (0, L * W): оси [i] .imshow (X_test [i] .reshape (28,28)) axes [i] .set_title (f "Класс прогнозирования = {predicted_classes [i]: 0.1f} \ n True Class = {y_test [i]: 0.1f}") оси [i] .axis ('выкл') plt.subplots_adjust (wspace = 0,5)
Для ограничения окна мы взяли только 7 x 7 = 49 изображений, но можно сделать больше изображений, чтобы предсказать метки классов. Как мы видим в приведенной выше визуализации, для всех 49 изображений наша модель CNN предсказала правильные метки классов для 45 изображений и неправильные метки классов для 4 изображений.
Для лучшего понимания давайте визуализируем полную классификацию, выполненную моделью, с использованием матриц неточностей. Для лучшей визуализации матрицы неточностей, сначала мы определим метки классов, а затем создадим матрицу неточностей.
class_names = ['Футболка / топ', 'Брюки', 'Пуловер', 'Платье', 'Пальто', 'Сандалии', 'Рубашка', 'Кроссовки', 'Сумка', 'Ботинки по щиколотку']
из sklearn.metrics import confusion_matrix из показателей импорта sklearn cm = metrics.confusion_matrix (y_test, predicted_classes)
Для лучшей визуализации матрицы неточностей здесь используется функция plot_confusion_matrix.
# Определение функции для построения матрицы ошибок def plot_confusion_matrix (y_true, y_pred, классы, normalize = False, title = Нет, cmap = plt.cm.Blues): "" " Эта функция печатает и строит матрицу неточностей. Нормализацию можно применить, установив normalize = True. "" " если не заголовок: если нормализовать: title = 'Нормализованная матрица путаницы' еще: title = 'Матрица путаницы без нормализации' # Вычислить матрицу путаницы cm = confusion_matrix (y_true, y_pred) если нормализовать: см = см.astype ('float') / cm.sum (axis = 1) [:, np.newaxis] print («Нормализованная матрица путаницы») еще: print ('Матрица путаницы, без нормализации') # Печать (см) fig, ax = plt.subplots (figsize = (10,10)) im = ax.imshow (см, интерполяция = 'ближайший', cmap = cmap) ax.figure.colorbar (im, ax = ax) # Мы хотим показать все галочки ... ax.set (xticks = np.arange (cm.shape [1]), yticks = np.arange (cm.shape [0]), # ... и пометьте их соответствующими записями списка xticklabels = классы, yticklabels = классы, title = название, ylabel = 'Настоящая метка', xlabel = 'Прогнозируемая метка') # Поверните метки галочки и установите их выравнивание.plt.setp (ax.get_xticklabels (), вращение = 45, ha = "право", Rotation_mode = "якорь") # Перебирайте размеры данных и создавайте текстовые аннотации. fmt = '.2f' если нормализовать иначе 'd' порог = cm.max () / 2. для i в диапазоне (cm.shape [0]): для j в диапазоне (cm.shape [1]): ax.text (j, i, формат (cm [i, j], fmt), ha = "центр", va = "центр", color = "white", если cm [i, j]> thresh else "black") fig.tight_layout () возвратный топор
Теперь, вызвав указанную выше функцию, мы визуализируем ненормализованную матрицу путаницы, чтобы увидеть точное количество правильных и неправильных классификаций.
plt. Рисунок (figsize = (20,20)) plot_confusion_matrix (y_test, predicted_classes, classes = class_names, title = 'Нормализованная матрица путаницы') plt.axis ('выкл.')
Точно так же мы можем визуализировать ту же матрицу неточностей в нормализованной форме, чтобы увидеть процент правильных и неправильных классификаций по модели.
plt. Рисунок (figsize = (20,20)) plot_confusion_matrix (y_test, predicted_classes, classes = class_names, normalize = True, title = 'Нормализованная матрица путаницы') plt.ось ('выкл')
Как видно из приведенной выше матрицы неточностей, наша модель дала наивысшую точность распознавания сумок — 99%, распознавания брюк — 98% и так далее. Модель дала самую низкую точность распознавания рубашек — 79%. При распознавании одежды более 6 классов из 10 он дал точность более 90% и точность более 85% при распознавании одежды 9 классов.