Почему автоматическое обнаружение одежды остается сложной задачей для машинного обучения?

Некоторые причины, по которым автоматическое обнаружение одежды остаётся сложной задачей для машинного обучения:

• Разнообразие категорий одежды. rb.ru Для обучения системы нужно обработать большое количество изображений, например, понять разницу между пуловером и джемпером, ботинками дерби и монки, сумками дафл и тоут. rb.ru
• Шум в исходных метках. proglib.io Модель может ошибочно распознавать предметы, если в наборе данных есть неверные метки. proglib.io
• Сложности с разметкой. rb.ru Если разметкой занималось несколько сотрудников, то каждый по-своему понимал, какой предмет одежды в какую категорию относить. rb.ru
• Необходимость обработки больших массивов данных. rb.ru Хранение и обработка таких данных требуют значительных вычислительных мощностей и средств на инфраструктуру. rb.ru

Несмотря на сложности, технология распознавания одежды на основе машинного обучения продолжает развиваться, и крупные компании регулярно проводят конкурсы на лучшие алгоритмы. rb.ru