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

• Разнообразие категорий одежды. 1 Для обучения системы нужно обработать большое количество изображений, например, понять разницу между пуловером и джемпером, ботинками дерби и монки, сумками дафл и тоут. 1
• Шум в исходных метках. 4 Модель может ошибочно распознавать предметы, если в наборе данных есть неверные метки. 4
• Сложности с разметкой. 1 Если разметкой занималось несколько сотрудников, то каждый по-своему понимал, какой предмет одежды в какую категорию относить. 1
• Необходимость обработки больших массивов данных. 1 Хранение и обработка таких данных требуют значительных вычислительных мощностей и средств на инфраструктуру. 1

Несмотря на сложности, технология распознавания одежды на основе машинного обучения продолжает развиваться, и крупные компании регулярно проводят конкурсы на лучшие алгоритмы. 1