Clothes-Recognition — 衣服自動認識・タグ付けAPI

AI/ML
Clothes-Recognition — 衣服自動認識・タグ付けAPI

Clothes-Recognition — 衣服自動認識・タグ付けAPI

Shaku の「Clothes-Recognition」は、2D画像から衣服を自動検出して多様な属性（衣類の種類、色、柄、袖丈、ネックライン、クロップの有無など）をタグ付けするAIベースのAPIです。ファッション系の検索、ECの商品タグ付け、バーチャルコーディネート等に活用できるソリューションを想定しており、Pythonで実装された軽量リポジトリとして、プロトタイプ検証やAPI統合の出発点になります（紹介文は約300字）。

https://github.com/shakuai/Clothes-Recognition

概要

Shaku の「Clothes-Recognition（Auto-Tagging）」は、2D画像から衣服アイテムを検出し、複数の属性を自動で分類してタグ付けすることを目的としたAIサービスのリポジトリです。READMEによれば、衣類の種別（トップス、ボトムス、ワンピース等）だけでなく、色、柄、袖の長さ、ネックライン、トップのクロップ有無などの細かな属性を判定できる点を特徴とします。実装はPython中心で、API化してECやビジュアルサーチ、スタイリング支援といったアプリケーションへ統合するユースケースを想定しています。リポジトリ自体は軽量で、プロトタイプやテスト用のスクリプトが含まれています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 5
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 5
  • コミット数: 10
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 画像内の衣服アイテムを検出し、複数属性（種類・色・柄・袖丈・ネックライン・クロップ有無など）を同時にタグ付け可能。
  • AI／ディープラーニングを用いた自動タグ付けAPIを想定した設計で、ECやビジュアル検索への組み込みに適する。
  • Pythonベースの軽量リポジトリで、テストスクリプトやプロトタイプ実行を素早く開始できる。
  • 実運用を視野に入れた拡張ポイント（モデルの置換、推論最適化、APIラッピングなど）が明確。

技術的なポイント

本リポジトリは単体で大規模な学習コードや重いモデルは含んでいない可能性が高いものの、衣服認識システムとして押さえるべき技術的要素が示唆されています。一般的な実装ではまず物体検出器（例：Faster R-CNN、YOLO、Detectron2系）で人物や衣服領域を切り出し、各領域に対して属性分類を行うマルチヘッド分類器を適用します。属性は多値分類（色、柄、種類）や二値分類（クロップ有無、袖の有無）など混合なので、損失関数やラベルの不均衡（クラスアンバランス）に対する工夫が必要です。

前処理ではアノテーションの品質（バウンディングボックスや属性ラベル）を担保し、データ拡張（色調変換、回転、切り抜き）で頑健性を高めるのが有効です。推論段階では軽量化（モデル蒸留、量子化、ONNX/TF-TRT化）でレイテンシ削減し、APIとしてのスケーラビリティを確保します。さらに、多属性出力はPost-processingでスコア閾値やNMS（非最大抑制）調整が必要です。

評価指標としては、検出性能に対するmAP、属性分類に対する精度・F1・AUCなどを組み合わせて評価することが望ましいです。実運用ではドメインシフト（店舗撮影とユーザー投稿画像の差）に対するドメイン適応や継続学習のパイプラインも検討すべきです。READMEが示すユースケース（ECタグ付け、ビジュアルサーチ、スタイリング）を踏まえれば、レスポンス形式の標準化（JSONスキーマ）、信頼度スコア付与、ヒューマンインザループでのラベル修正フローも重要な技術要素になります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • Test_ClothesRecognition.py: file

Test_ClothesRecognition.py はリポジトリ内での動作確認やサンプル推論を行うためのエントリと推測されます。実際のモデルや学習コードは含まれていないため、外部の学習済みモデルやサービスと組み合わせて使う設計が想定されます。

まとめ

衣服認識のプロトタイプ実装とAPI化を検討する際の良い出発点となる軽量リポジトリ。

リポジトリ情報：

  • 名前: Clothes-Recognition
  • 説明: An intelligent API that automatically detects and classifies clothing items in images using advanced deep learning models. The API identifies multiple attributes such as clothing type, color, pattern, sleeve length, neckline, and more, enabling fashion-tech applications like visual search, e-commerce tagging, and virtual styling.
  • スター数: 5
  • 言語: Python
  • URL: https://github.com/shakuai/Clothes-Recognition
  • オーナー: shakuai
  • アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/229594819?v=4