Hoppa till huvudinnehåll
RISE logo

InFashion - Deep Learning för analys av moderelaterade bilder

Snabbt men ändå rätt är viktiga faktorer när det gäller trendinsikter inom modeindustrin. Just nu pågår ett projekt som ska hjälpa modeindustrin att snabbare ta fram trendinsikter för att möta utmaningarna på en alltmer krävande marknad. Att använda artificiell intelligens möjliggör att fler analyser kan göras och dessutom på kortare tid.

bilder från projektet

Artificiell intelligens och Deep learning kan effektivisera metoderna som används för att föra trendanalyser inom modeindustin.

Trendanalys består idag till stor del av att följa vad som händer i bloggar och på sociala medier, genom projektet InFashion vill forskarna utveckla tekniker som förenklar och effektiviserar dessa analyser.Med hjälp av semantisk segmenteringen så kan de automatiskt identifiera vilket klädesplagg en person i en bild har på sig, var på personen plagget är placerat och även vilken utbredning de har.  

I projektet kombineras djupa neuronnät med tekniker från olika håll för att få fram en lösning som fungerar bra för modebilder. Datan möjliggör att vi kan träna modeller för andra analyser samt för att generera syntetisk data. 

Målsättningen med projektet är att utforska hur man kan förbättra bildanalys för modebranchen med hjälp av deep learning.  Med bättre bildanalys kan modebolagen jobba effektivare och mer exakt med analyser, vilket leder till att man kan göra smartare satsningar, ta bättre beslut om produktionsvolymer och sätta modetrender snabbare. Detta kommer inte bara innebära ekonomiska förbättringar men också ekologiska, då bättre analyser kan leda till mindre överflödig produktion.

 


Sammanfattning

Projektnamn

InFashion

Status

Pågående

Område

Artificiell intelligens

Region

Västra Götalandsregionen

RISE roll i projektet

Delansvariga för AI och Deep Learning

Projektstart

Varaktighet

2019-06-01

Partner

Stockholms Universitet, The Swedish Fashion Council

Projektmedlemmar

Olof Mogren

Kontaktperson

Olof Mogren

Forskare

+46 10 228 43 80
olof.mogren@ri.se

Läs mer om Olof