Fashion and Apparel Classification using Convolutional Neural Networks

Abstract

Wir präsentieren eine empirische Studie über die Anwendung von tiefen Convolutional Neural Networks (CNN) zur Bildklassifizierung von Mode und Bekleidung, um die Metadatenanreicherung von E-Commerce-Anwendungen zu verbessern. Fünf verschiedene CNN-Architekturen wurden mit sauberen und vortrainierten Modellen analysiert. Die Modelle wurden in den drei verschiedenen Aufgaben, Personenerkennung, Produkt- und Geschlechterklassifizierung, in zwei kleinen und großen Datensätzen ausgewertet.

We present an empirical study of applying deep Convolutional Neural Networks (CNN) to the task of fashion and apparel image classification to improve meta-data enrichment of e-commerce applications. Five different CNN architectures were analyzed using clean and pre-trained models. The models were evaluated in three different tasks person detection, product and gender classification, on two small and large scale datasets.