Método para la clasificación de imágenes de moda con TensorFlow

Autores/as

  • Guillermina Muñoz Zamora Tecnológico Nacional de México Campus Nogales, Posgrado e Investigación.
  • Fernanda Teresa Paredes Miranda Tecnológico Nacional de México Campus Nogales, Posgrado e Investigación.
  • Sigifredo García Alva Tecnológico Nacional de México Campus Nogales, Posgrado e Investigación.
  • Jesús Raúl Cruz Rentería Tecnológico Nacional de México Campus Nogales, Posgrado e Investigación.

DOI:

https://doi.org/10.46588/invurnus.v18i1.88

Palabras clave:

TensorFlow, clasificación de moda, clasificador de ropa

Resumen

En el negocio de la moda existe una gran variedad de ropa, cada una con un nombre propio para identificar de qué tipo de prenda se trata. El presente artículo describe un método para generar un modelo que identifique el tipo de ropa en base a 15 categorías, aplicando la tecnología de identificación de imágenes y aprendizaje automático como son las redes neuronales convolucionales bajo la utilización de la librería de Google TensorFlow, para elaborar un clasificador de ropa de moda. Concluyendo después de la fase de pruebas se alcanzó un 95 % de exactitud. Mientras que con un conjunto de prueba externo se logró un 70%, considerando la calidad de las imágenes como uno de los posibles motivos de falla. 

Citas

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Publicado

2023-04-23

Cómo citar

Muñoz Zamora, G., Paredes Miranda, F. T., García Alva, S., & Cruz Rentería, J. R. (2023). Método para la clasificación de imágenes de moda con TensorFlow. INVURNUS, 18(1). https://doi.org/10.46588/invurnus.v18i1.88