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Fashion Recommendation System

這是一個基於CLIP的時尚推薦系統,通過YOLO檢測用戶上傳的服裝圖片,利用CLIP編碼後推薦相似商品。項目已完成FastAPI服務器搭建、數據庫連接和基礎前端UI,下一步將優化CLIP的標籤準確性和系統集成。
2.5分
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什麼是FastMCP_RecSys?

FastMCP_RecSys 是一個結合了計算機視覺和自然語言處理技術的服裝推薦平臺。用戶只需上傳一張衣物圖片,系統會自動識別衣物類型並推薦相似風格的單品。

如何使用FastMCP_RecSys?

1. 用戶上傳一張衣物圖片。 2. 系統通過YOLO檢測衣物類型,並用CLIP生成描述。 3. 推薦與衣物相似的其他時尚單品。

適用場景

適合希望快速找到搭配靈感的消費者、設計師或零售商,尤其是需要高效生成個性化推薦的場合。

主要功能

圖像上傳與檢測支持用戶上傳衣物圖片,並利用YOLO技術識別衣物類型。
CLIP編碼與標籤生成通過CLIP模型對衣物進行編碼,生成詳細的文本描述。
個性化推薦根據生成的標籤推薦相似風格的時尚單品。

優勢與侷限性

優勢
操作簡單,用戶無需專業知識即可使用
推薦速度快,即時性強
支持多語言標籤映射,增強國際化適配能力
侷限性
依賴高質量訓練數據,可能對低分辨率圖片效果較差
某些複雜場景下推薦準確性仍有提升空間

如何使用

安裝環境
確保已安裝Python虛擬環境,並安裝所有依賴項。
啟動後端服務
運行FastAPI服務器以支持推薦功能。
啟動前端應用
打開瀏覽器訪問前端頁面並開始體驗推薦服務。

使用案例

案例1:上傳T恤圖片用戶上傳一件簡約白色T恤圖片,系統推薦同款白色T恤及配套牛仔褲。
案例2:上傳連衣裙圖片用戶上傳一條碎花連衣裙,系統推薦相似風格的夏季裙裝。

常見問題

FastMCP_RecSys 支持哪些文件格式?
為什麼推薦結果有時不準確?

相關資源

GitHub項目地址
項目源碼和文檔
CLIP論文
CLIP模型介紹
YOLOv8官方文檔
YOLOv8使用指南
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
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