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# 👕 Fashion Attribute Predictor
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Ein Gradio-basierter Hugging Face Space zur Vorhersage von Attributen aus Modebildern (z. B. T-Shirts, Pullover, etc.)
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Das Modell sagt für jede Attributgruppe (z. B. Farbe, Material, Schnitt) **das wahrscheinlichste Merkmal** vorher – inklusive **Confidence-Score**.
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## 🔍 Funktionen
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- 📸 Unterstützung für Bild-Upload
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- 🧠 Vorhersage von Attributen aus 228 Kategorien
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- 📊 Strukturierte **JSON-Ausgabe** mit `label`, `score` und `confidence`
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- ✅ Einfache Integration in Datenbanken, APIs oder Forschungsprojekte
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## 📦 Ausgabeformat (Beispiel)
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```json
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{
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"category": {
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"label": "T-Shirts",
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| 24 |
+
"score": 0.9123,
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| 25 |
+
"confidence": "high"
|
| 26 |
+
},
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| 27 |
+
"color": {
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| 28 |
+
"label": "Red",
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| 29 |
+
"score": 0.4871,
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| 30 |
+
"confidence": "low"
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| 31 |
+
}
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| 32 |
+
}
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+
```
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+
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+
- **score**: Modellwahrscheinlichkeit (0.0–1.0)
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- **confidence**: `"high"` wenn Score ≥ 0.5, sonst `"low"`
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## 📁 Dateien
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| Datei | Beschreibung |
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| `app.py` | Haupt-Interface mit JSON-Ausgabe |
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| `model_loader.py` | Lädt das trainierte ResNet50-Modell |
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| `index_to_attr.py` | Mapping von Indizes zu Attributnamen |
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| `model/AttrPredModel_StateDict.pth` | Vorgefertigte Modellgewichte |
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## ⚙️ Modell-Details
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- Backbone: `ResNet50`
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- Trainingsdaten: iMaterialist (Fashion) Challenge 2018
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- Vorhersageformat: Multi-Label (228 binäre Attribute)
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- Eingabegröße: 512×512 RGB
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- Normalisierung: mean=[0.6765, 0.6347, 0.6207], std=[0.3284, 0.3371, 0.3379]
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## 📚 Lizenz & Nutzung
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Nur für nicht-kommerzielle Forschungszwecke.
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Modelldaten basieren auf öffentlich verfügbaren Wettbewerbsdaten von FGVC5/Kaggle.
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## 🧑💻 Erstellt von
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Andreas Jewtschuk
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Masterarbeit – E-Commerce, Ernst-Abbe-Hochschule Jena
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[2025]
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