OutfitMatch: Un model que et troba la combinació ideal per destacar amb estil
Palma Garro, Jill Areny
Bachiller Rubia, Sergio, tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Títol variant:	OutfitMatch: Fashion recommendation model based on a garment
Data:	2025
Resum:	OutfitMatch és un sistema de recomanació de moda que utilitza aprenentatge profund per suggerir conjunts de roba estilísticament compatibles. El model combina imatges d'alta resolució i metadades de les peces (color, ús, temporada, etc. ) per generar recomanacions precises. Es desenvolupen dues arquitectures: un autoencoder i xarxes siameses amb pseudo-parells. L'avaluació mostra que l'autoencoder excel·leix en la consistència amb regles de moda, mentre que les xarxes siameses aconsegueixen una alta similitud cosinus. A més, es proposen millores futures com la integració de ChatGPT i models avançats com CLIP.
Resum:	OutfitMatch es un sistema de recomendación de moda que utiliza aprendizaje profundo para sugerir conjuntos de ropa estilísticamente compatibles. El modelo combina imágenes de alta resolución y metadatos de las piezas (color, uso, temporada, etc. ) para generar recomendaciones precisas. Se desarrollan dos arquitecturas: un autoencoder y redes siamesas con pseudo-pares. La evaluación muestra que el autoencoder destaca en la consistencia con las reglas de moda, mientras que las redes siamesas consiguen una alta similitud coseno. Además, se proponen mejoras futuras como la integración de ChatGPT y modelos avanzados como CLIP.
Resum:	OutfitMatch is a fashion recommendation system leveraging deep learning to suggest stylistically compatible outfits. The model integrates high-resolution images and garment metadata (color, usage, season, etc. ) to generate accurate recommendations. Two architectures are developed: an autoencoder and siamese networks. Evaluation results show that the autoencoder excels in rule-based fashion consistency, while siamese networks achieve high cosine similarity. Future improvements include integrating ChatGPT and advanced models such as CLIP.
Drets:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Llengua:	Català
Titulació:	Enginyeria Informàtica [2502441]
Pla d'estudis:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Àrea temàtica:	Menció Computació
Matèria:	Recomanació de moda ; Xarxes neuronals ; Autoencoder ; Xarxes siameses ; Aprenentatge profund ; Recomendación de moda ; Redes neuronales ; Redes siamesas ; Aprendizaje profundo ; Fashion recommendation ; Neural networks ; Siamese networks ; Deep learning

13 p, 1.7 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Treballs de Fi de Grau > Escola d'Enginyeria. TFG