Fashion Recommendation System

这是一个基于CLIP的时尚推荐系统,通过YOLO检测用户上传的服装图片,利用CLIP编码后推荐相似商品。项目已完成FastAPI服务器搭建、数据库连接和基础前端UI,下一步将优化CLIP的标签准确性和系统集成。
2.5分
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什么是FastMCP_RecSys?

FastMCP_RecSys 是一个结合了计算机视觉和自然语言处理技术的服装推荐平台。用户只需上传一张衣物图片,系统会自动识别衣物类型并推荐相似风格的单品。

如何使用FastMCP_RecSys?

1. 用户上传一张衣物图片。 2. 系统通过YOLO检测衣物类型,并用CLIP生成描述。 3. 推荐与衣物相似的其他时尚单品。

适用场景

适合希望快速找到搭配灵感的消费者、设计师或零售商,尤其是需要高效生成个性化推荐的场合。

主要功能

图像上传与检测支持用户上传衣物图片,并利用YOLO技术识别衣物类型。
CLIP编码与标签生成通过CLIP模型对衣物进行编码,生成详细的文本描述。
个性化推荐根据生成的标签推荐相似风格的时尚单品。

优势与局限性

优势
操作简单,用户无需专业知识即可使用
推荐速度快,实时性强
支持多语言标签映射,增强国际化适配能力
局限性
依赖高质量训练数据,可能对低分辨率图片效果较差
某些复杂场景下推荐准确性仍有提升空间

如何使用

安装环境
确保已安装Python虚拟环境,并安装所有依赖项。
启动后端服务
运行FastAPI服务器以支持推荐功能。
启动前端应用
打开浏览器访问前端页面并开始体验推荐服务。

使用案例

案例1:上传T恤图片用户上传一件简约白色T恤图片,系统推荐同款白色T恤及配套牛仔裤。
案例2:上传连衣裙图片用户上传一条碎花连衣裙,系统推荐相似风格的夏季裙装。

常见问题

FastMCP_RecSys 支持哪些文件格式?
为什么推荐结果有时不准确?

相关资源

GitHub项目地址
项目源码和文档
CLIP论文
CLIP模型介绍
YOLOv8官方文档
YOLOv8使用指南
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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