StylePredictor

Descripción del Proyecto: El proyecto consiste en desarrollar un predictor de outfits, el cual toma una imagen de una prenda de ropa como entrada y genera una descripción detallada de cómo y cuándo usar dicha prenda. La descripción incluye información sobre el clima adecuado, la ocasión, la actividad, la tendencia, los colores y el rango de costo de la prenda.

Entradas: Imagen de una prenda de ropa. Salidas:

Descripción de la prenda, incluyendo: Clima (14-16°C, 10-13°C, 16-20°C, +21°C) Ocasión (casual, clásico, oversize, romántico, vintage, deportivo, minimalista) Actividad (actividad física: sí o no) Tendencia (cálidos, neutros o fríos) Colores ('Rojo Vigía', 'Azul Cielo Radiante', 'Verde Musgo Regenerador', 'Naranja Amanecer', 'Lavanda Serena', 'Amarillo Girasol', 'Rosa Melocotón', 'Gris Niebla', 'Turquesa Paraíso', 'Burdeos Profundo') Costo ('$100-$500', '$500-$1,000', '+$1,000')

Preparación de Datos: Las imágenes se etiquetan manualmente y se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba. Se organizan en directorios adecuados para ser procesadas por el modelo.

Entrenamiento del Modelo: Se utiliza el modelo preentrenado MobileNetV2, adaptado con nuevas capas para clasificar las prendas. El modelo se entrena utilizando técnicas de aumento de datos para mejorar la generalización.

Predicción y Descripción:

Una vez entrenado, el modelo toma una imagen como entrada y genera una descripción única combinando las etiquetas predichas.

Este proyecto es parte de una clase de Chatbots en la Universidad del ITAM.