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- title: GarmentAttributePrediction
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- emoji: 💻
4
- colorFrom: red
5
- colorTo: blue
6
- sdk: gradio
7
- sdk_version: 5.23.1
8
- app_file: app.py
9
- pinned: false
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11
 
12
- Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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+
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+ # 👕 Fashion Attribute Predictor
3
+
4
+ Ein Gradio-basierter Hugging Face Space zur Vorhersage von Attributen aus Modebildern (z. B. T-Shirts, Pullover, etc.)
5
+ Das Modell sagt für jede Attributgruppe (z. B. Farbe, Material, Schnitt) **das wahrscheinlichste Merkmal** vorher – inklusive **Confidence-Score**.
6
+
7
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8
+
9
+ ## 🔍 Funktionen
10
+
11
+ - 📸 Unterstützung für Bild-Upload
12
+ - 🧠 Vorhersage von Attributen aus 228 Kategorien
13
+ - 📊 Strukturierte **JSON-Ausgabe** mit `label`, `score` und `confidence`
14
+ - ✅ Einfache Integration in Datenbanken, APIs oder Forschungsprojekte
15
+
16
  ---
17
 
18
+ ## 📦 Ausgabeformat (Beispiel)
19
+
20
+ ```json
21
+ {
22
+ "category": {
23
+ "label": "T-Shirts",
24
+ "score": 0.9123,
25
+ "confidence": "high"
26
+ },
27
+ "color": {
28
+ "label": "Red",
29
+ "score": 0.4871,
30
+ "confidence": "low"
31
+ }
32
+ }
33
+ ```
34
+
35
+ - **score**: Modellwahrscheinlichkeit (0.0–1.0)
36
+ - **confidence**: `"high"` wenn Score ≥ 0.5, sonst `"low"`
37
+
38
+ ---
39
+
40
+ ## 📁 Dateien
41
+
42
+ | Datei | Beschreibung |
43
+ |-----------------------------|--------------|
44
+ | `app.py` | Haupt-Interface mit JSON-Ausgabe |
45
+ | `model_loader.py` | Lädt das trainierte ResNet50-Modell |
46
+ | `index_to_attr.py` | Mapping von Indizes zu Attributnamen |
47
+ | `model/AttrPredModel_StateDict.pth` | Vorgefertigte Modellgewichte |
48
+
49
+ ---
50
+
51
+ ## ⚙️ Modell-Details
52
+
53
+ - Backbone: `ResNet50`
54
+ - Trainingsdaten: iMaterialist (Fashion) Challenge 2018
55
+ - Vorhersageformat: Multi-Label (228 binäre Attribute)
56
+ - Eingabegröße: 512×512 RGB
57
+ - Normalisierung: mean=[0.6765, 0.6347, 0.6207], std=[0.3284, 0.3371, 0.3379]
58
+
59
+ ---
60
+
61
+ ## 📚 Lizenz & Nutzung
62
+
63
+ Nur für nicht-kommerzielle Forschungszwecke.
64
+ Modelldaten basieren auf öffentlich verfügbaren Wettbewerbsdaten von FGVC5/Kaggle.
65
+
66
+ ---
67
+
68
+ ## 🧑‍💻 Erstellt von
69
+
70
+ Andreas Jewtschuk
71
+ Masterarbeit – E-Commerce, Ernst-Abbe-Hochschule Jena
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+ [2025]
73
+