Классификация одежды по назначению: Классификация одежды по назначению

Содержание

Классификация одежды по назначению

Верхняя одежда

Легкое платье

Белье

Головные уборы

Инвентарь, снаряжение и др. изд. не вошедшие в предыдущие группы

Пальто

Костюмы

Платья

Блузки

Юбки

Брюки

Плательные изделия

Белье верхнее

—— нательное

—— постельное

—— столовое

Швейная галантерея

Кепи и фуражки

Шляпы

Шапки

Изделия индивидуального и общественного пользования

Изделия технического назначения

Пальто, полупальто, бушлаты, плащи, бекеши, шинели, куртки, накидки, пелерины, ротонды и др.

Костюмы, пиджаки, визитки, жакеты, жилеты, кители, куртки, мундиры, гимнастерки, смокинги, сюртуки, толстовки, троакары, тужурки, фраки, френчи, брюки (навыпуск, гольф, бриджи), юбки, комбинезоны и др.

Платья, платья-пальто, платья- костюмы, платья-халаты, халаты, сарафаны и др.

Блузки, манишки и др.

Юбки, юбки-брюки, шаровары

Брюки длинные, шорты

Фартуки, передники, воротники, манжеты

Сорочки, косоворотки, ковбойки, украинки, гуцулки и др.

Сорочки нательные, кальсоны, трусы, гарнитуры, плавки, купальные костюмы, лифчики, комбинации и др.

Простыни, пододеяльники, наволочки, накидки, полотенца

Скатерти, салфетки и др.

Платки, бюстгальтеры, пояса, грации, корсеты и др.

Кепи, береты, бескозырки,

жокейки, фуражки, пилотки и др.

Шляпы фетровые, соломенные, панамы и др.

Ушанки, кубанки, шлемы, колпаки (врачебные, поварские и др. )

Сумки, рюкзаки, шторы, рукавицы, перчатки, мешки спальные, чехлы, погоны, петлицы, палатки и др.

Мешки, торбы, чехлы автомобильные, брезенты для покрытий, флаги.

Классификация одежды.

Классификацию современной одежды проводят по определенным признакам:

по половозрастному признаку, по сезону, по назначению, по виду материала.

По половозрастному признаку одежда делится на одежду для взрослых (мужскую и женскую) и детскую (для мальчиков и девочек). Выделено 3 возрастных группы у взрослых и 5 — в детской одежде.

По сезону одежда делится на зимнюю, летнюю, демисезонную (осенне-весеннюю) и всесезонную.

По назначению одежда делится на 4 класса: бытовая, производственная, спортивная и форменная.

По условиям эксплуатации: верхняя одежда, нательное белье, пляжная одежда, корсетные изделия, чулочно-носочные изделия и т.д.

Спортивная одежда – это одежда для профессионального и любительского спорта.

Производственная одежда – это одежда для ношения в различных производственных условиях. В одних случаях решается как специальная защитная одежда – на металлургических, химических предприятиях и др., а в других случаях – как символическая (одежда для дорожных рабочих – оранжевые жилеты).

Форменная одежда

предназначена для военнослужащих, работников специальных ведомств, учащихся и т.д.

По виду материалов одежду подразделяют на одежду из шерстяных, шелковых, х/б, льняных тканей, а также из материалов, содержащих искусственные, синтетические и смешанные волокна.

1.4. Свойства одежды.

Физические – относятся свойства, которые характеризуют способность материалов к поглощению жаро- и воздухопроницаемости, тепловые, электрические, акустические свойства, способность одежды защищать от воздействия окружающей среды, своевременно удалять из-под одежного пространства пары, газы, пот и т.п. и поддерживать необходимый микроклимат.

Механические – свойства характеризуют способность одежды приобретать и устойчиво сохранять форму и размеры, ее износостойкость, долговечность, устойчивость и деформации усадки после стирки, несминаемость, стойкость к пиллингу, истиранию, раздвижению и осыпанию нитей.

Химические – характеризуют отношение материалов к различного рода химическим веществам, употребляемых при стирке и химической чистке (а также к действию антропоксинов).

Геометрические свойства – определяют художественность одежды, удобство в динамике и статике, экономичность в раскрое.

Узнать еще:

Классификация одежды из тканей

Часто встречается, что люди, которые далеки от швейного дела, путаются в некоторых понятиях, касающихся принадлежности того или иного предмета одежды к определенной категории. Давайте рассмотрим ассортимент швейных изделий.

Классификация одежды из тканей

По общему назначению:

бытовая одежда,
спортивная,
специальная,
ведомственная,
национальная.

По функциональному назначению:

верхняя одежда,
легкая одежда,
белье,
головные уборы.

По стилевым решениям:

классический стиль,
спортивный стиль,
“Фантази” (большая декоративность).

По сезонам:

зимняя одежда,
летняя,
демисезонная,
внесезонная.

По половозрастному признаку:

женскую,
мужскую,
детскую.

По обработке изделий:

жесткая,
мягкая,
полужесткая.

По назначению изделия:

домашняя одежда,
повседневная,
выходная,
для отдыха.

По виду одежды (ассортимент группы):

верхняя одежда (пальто, полупальто, бушлат, пелерина, блейзер, китель, фрак, пиджак, костюм, плащ),
легкая одежда (платье, платье-пальто, сарафан, юбка, прочие платьевые изделия),
белье( верхнее белье, нательное белье).

Мужская верхняя одежда

Начнем с мужской верхней одежды. В эту категорию входят не только пальто, куртки и другие утепленные вещи, но и сорочки, пиджаки, брюки, джинсы и прочие предметы мужского гардероба, кроме нижнего белья и чулочно-носочных изделий.

Пальто в зависимости от моды могут быть различной длины, шьются из разнообразных теплых материалов, классифицируются по силуэту и форме. По сезонам делятся на зимние, летние и демисезонные. Обычно пальто изготавливают строгой формы, полуприлегающего или прямого силуэта, однобортное или двубортное. Спинка цельнокроеная или со швом, заканчивающимся шлицей. Карманы с клапаном или накладные; рукава втачные или реглан; воротник и лацканы могут быть самого разного фасона.

Полупальто отличается от пальто заметно меньшей длиной.

Плащи шьются из водонепроницаемых и водоотталкивающих тканей, а также из пленочных материалов. Разновидность плащей — накидки.

Куртка отличается спортивным стилем и небольшой длиной, она может заканчиваться на талии или доходить до середины бедра. В качестве застежек используются пуговицы или замки-молнии.

Мужской костюм может состоять из двух и более предметов (костюм-двойка — пиджак и брюки или костюм-тройка, состоящий из пиджака, брюк и жилета). Пиджак костюма может быть однобортный и двубортный. У двубортного пиджака полузанос борта до 12 см и два ряда пуговиц, из которых один ряд застегивается. Форма мужских костюмов бывает классическая и спортивная.

Брюки состоят из двух передних и двух задних половинок, которые соединяются боковым и шаговым швами. Нижняя застежка брюк называется откоском, как правило, застежкой служит замок-молния и, реже, пуговицы. Верхняя застежка с потайными петлями называется гульфик. На пояс брюк пришиваются шлевки для продевания ремня. Для поддержания формы под пояс пришивается корсажная лента. Брюки могут быть с карманами или без. Для предохранения от деформации к передним половинкам брюк пришивается подкладка. Низ брюк обрабатывается тесьмой. Брюки по сезону делются на зимние, демисезонные и летние. Фасоны брюк весьма разнообразны: шорты, шаровары, галифе, бриджи, джинсы, бермуды, карго, узкие прямые брюки.

Женская верхняя одежда

Одежда для женщин отличается большим разнообразием изделий, фасонов и используемых в пошиве материалов.

Силуэт женского пальто может быть прямым, прилегающим или свободным, с поясом или без него. Рукава пальто — втачные, реглан, цельнокроеные и др. По сезону различают пальто зимние летние, демисезонные и внесезонные. В изготовлении зимних женских пальто используют больше деталей — их могут шить с капюшонами, шарфами, пелеринами, воротниками-шалями. Застежки у пальто — на пуговицах, на молниях, потайные, асимметричные. Женские пальто, в отличие от мужских, имеют разнообразные отделки. В пошиве женских пальто могут применяться ткани неодинаковой фактуры и рисунков, образуя интересные цветовые решения.

Плащи изготавливают из водоотталкивающих материалов, разнообразных фасонов. У плащей может быть пристегивающаяся утепляющая прокладка из искусственного меха или ворсовых тканей.

Женский костюм может состоять из жакета и юбки или юбки, жилета и жакета. Жакет может быть разной длины, иметь разный фасон воротника, с лацканами и без них. Так же существуют и брючные женские костюмы, в которых место юбки занимают брюки.

Как и мужские пиджаки, женские жакеты шьют однобортными или двубортными. Застежки бывают открытые и потайные, также жакеты изготавливают и без застежки, со свободно расходящимися полами. Форма карманов может быть самая разнообразная. Женский жакет может позволить себе больше вольностей, чем мужской пиджак.

Юбки по форме бывают широкие, узкие, прямые или расклешенные, со складками или без. Складки разделяют на жесткие, мягкие, встречные, байтовые, односторонние. Юбки могут быть гофрированными, плиссерованными, на кокетке и без нее.

Женские брюки содержат те же элементы, что и мужские, но отличаются большим разнообразием используемых материалов, форм и деталей отделки.

Детская верхняя одежда

Ассортимент детской верхней одежды: пальто, куртки, плащи, комбинезоны, костюмы, пиджаки, жилеты, платья, юбки и многое другое.

Детская одежда имеет свои особенности — яркие расцветки, разнообразие кроя и силуэтов, мягкость линий, выразительность деталей, разнообразие декоративных отделок и рисунков. Основной стиль одежды — спортивный. Применяемые ткани более дешевые, облегченные, мягкие, с более живым колористическим оформлением.

Легкое платье

Ассортимент легкого платья: платье, платье-халат, платье-пальто, сарафан, халат, пеньюар, блузка, жилет, юбка-брюки, кардиган и другие легкие изделия.

По покрою платья разделяют на цельнокроеные и отрезные. Основные детали платья: спинка, перед, рукава (или без рукавов), воротник.

Платья могут быть разнообразного стиля: классическое, фольклорного стиля (с отделкой вышивкой, кружевами, бейками), платье-туника, вечернее, свадебное, платья для коктейлей. У платьев могут быть различные вырезы горловины, покрой рукава, воротника, фасон карманов.

Платья можно подразделить:

по возрастному признаку — для взрослых, для девочек;
по сезону — летние, зимние, демисезонные.

Сарафан — это разновидность платья без рукавов и воротника, иногда на бретелях, с пелериной или облегченным жакетом. Пелерина — накидка без рукавов, может быть самостоятельной одеждой или накидкой к платью, сарафану. Кардиган — удлиненный жакет прямого покроя без воротника. Блузки носят как заправленными, так и поверх юбки или брюк. Блузки могут быть самого разнообразного силуэта и отделки, классического и спортивного стиля, фэнтези. Саронг — юбка, свободно запахнутая вокруг бедер, запах от одной трети до половины общего объема. Разновидностью юбок являются юбки-брюки.

Головные уборы

Головные уборы — это часть костюма, защищающая человека от дождя, холода, солнца. Ассортимент головных уборов подвержен влиянию моды.

Ассортимент головных уборов классифицируется:

по половозрастному признаку — мужские, женские, детские;
по сезону — зимние, летние, демисезонные;
по применяемым материалам — из фетра, меха, кожи, трикотажа, соломки, пленочных материалов;
по обработке — мягкие, жесткие, полужесткие;
по форме — строгие, спортивные, «фэнтези»;
по назначению — для летнего отдыха, повседневные, нарядные, спортивные.

Ассортимент головных уборов — шляпы, береты, кепи, фуражки, шапки спортивные, береты, буденовки, жокейки, башлыки, бейсболки и другие.

Требования к одежде

Качество одежды характеризуется совокупностью потребительских и производственных свойств изделия, определяющих степень его пригодности для использования по назначению. Потребительские свойства одежды определяются гигиеническими, эксплуатационными и эстетическими требованиями. Производственные свойства — экономичностью и технологичностью конструкции изделий.

Гигиенические требования к одежде включают защиту тела от воздействия неблагоприятных факторов внешней среды, от механических повреждений, обеспечение нормальной жизнедеятельности организма. Гигиенические требования обеспечиваются соответствующим подбором материалов для одежды, многослойностью и конструкцией изделий.

Эксплуатационные требования обеспечивают соответствие изделий условиям труда или отдыха, прочность и надежность одежды в эксплуатации. Одежда должна обеспечивать свободу движения и дыхания человека, свободное надевание и снимание ее. Свобода движения создается за счет специальных припусков к размерам деталей и за счет наличия складок, разрезов или расширения формы книзу. Удобство пользования решается в одежде конструкцией отдельных участков, например, доступным расположением застежки, карманов и т.д. Одежда должна обладать необходимой прочностью, чтобы обеспечивать сопротивление усилиям, действующим на детали изделия и их соединения при различных движениях человека. Под надежностью одежды следует понимать ее безотказную службу на протяжении всего периода носки в определенных условиях до момента морального и физического износа.

Одежда должна не только обеспечивать сопротивление износу, но и сохранять форму деталей, полученную в процессе обработки. Вместе с тем одежда должна быть гибкой и мягкой, чтобы не создавать неудобства при движении человека. Эти требования зависят от правильного подбора прокладок для изделий, конструкции узлов одежды.

Эстетические требования включают художественное оформление одежды, подбор материалов по цвету, рисунку, отделке, соблюдение пропорций частей одежды.

Производственные требования направлены на обеспечение изготовления одежды с рациональным использованием материалов и минимальной трудоемкости обработки, которые являются основными факторами снижения себестоимости изделий.

Для обеспечения высокого качества продукции и снижения трудоемкости ее изготовления используют технологичные конструкции, при разработке которых учтена возможность применения наиболее эффективных методов изготовления одежды, нового оборудования и осуществления комплексной механизации и автоматизации швейного производства.

По материалам «АССОРТИМЕНТ И КОНСТРУКЦИЯ ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ (руководство)».

Авторы: Ермакова И.А., Коновалова Н.А.,

Редактор: Ильин А.А.

ЗНАКИ УХОДА ЗА ТКАНЯМИ

Как известно, материалы и ткани требуют к себе определенного подхода, ведь структура у них разная. То, что не причинит вреда хлопчатобумажным тканям, плохо скажется на шелке. Такие нежные ткани требуют деликатного подхода — их нельзя выжимать с помощью центрифуги в стиральной машине, гладят немного нагретым утюгом.

Особого внимания к себе требуют и ворсовые ткани. При стирке одежды из таких материалов изделие следует выворачивать наизнанку и нагревать воду не более 30°С. Вещи из ворсовых тканей не стоит перекручивать, а лучше аккуратно выжимать, завернув в махровую ткань. При глажении утюг ведут по направлению ворса, не применяя сильный нажим, иначе ворсинки будут сминаться и изделие приобретет неопрятный и весьма непривлекательный вид.

Трикотаж и джерси из натуральных волокон предпочитает химчистку, т.к. при стирке такие вещи растягиваются и теряют форму. Нагрев утюга определяется составом тканей и процентным соотношением волокон, а также процентом синтетики.

Перечислять отличительные особенности по уходу за различными тканями можно долго. Но зачем? Сейчас фирмы-производители одежды всегда снабжают нас всей нужной информацией с помощью специальных знаков на ярлычках готовой одежды.

1 Ручная стирка.

2 Стирка запрещена.

3 Только ручная стирка при максимальной температуре 30 градусов, не тереть,не отжимать.

4 Ручная или машинная стирка при температуре не выше указанной.

5 Ручная или машинная стирка. Внимательно придерживайтесь указанной температуры, не подвергать сильной механической обработке, полоскать, переходя постепенно к холодной воде, при отжиме в стиральной машине ставить медленный режим центрифуги.

6 Очень деликатная стирка в большом количестве воды, минимальная механическая обработка, быстрое полоскание при низких оборотах.

7 Разрешена стирка с отбеливателями, содержащими хлор. Использовать только холодную воду, следить за полным растворением порошка.

8 При стирке не использовать средства, содержащие отбеливатели (хлор).

9 Разрешено гладить.

10 Разрешено гладить при максимальной температуре 110 градусов. Те же правила сохраняются для синтетических волокон: нейлон, полиэстер, ацетат и другие. Использовать тканевую прокладку, не пользоваться паром.

11 Разрешено гладить при максимальной температуре 150 градусов. Допустимо для шерсти и смешанных волокон с полиэстером и вискозой. Использовать влажную ткань.

12 Разрешено гладить при максимальной температуре 200 градусов. Допустимо для льна и хлопка. Можно слегка увлажнить изделие.

13 Только сухая чистка.

14 Сухая чистка с любым растворителем.

15 Чистка только с углеводородом, хлорным этиленом и монофтортрихлорметаном.

16 Чистка с использованием только углеводорода и трифтортрихлорметана.

17 Чистка только с углеводородом, хлорным этиленом и монофтортрихлорметаном при ограниченном добавлением воды, контроле за механическим воздействием и температурой сушки.

18 Чистка только с углеводородом и трифтортрихлорметаном при ограниченном добавлении воды, контроле за механическим воздействием и температурой сушки.

19 Разрешено отжимать и высушивать в стиральной машине.

20 Не разрешено отжимать и высушивать в стиральной машине.

21 Высушивать при теплой температуре.

22 Высушивать при горячей температуре.

23 После отжима разрешена вертикальная сушка.

24 Сушить без отжима.

25 Сушить на горизонтальной поверхности.

Классификация ассортимента одежды из тканей

I. Общее назначение:

— бытовая одежда,

— спортивная,

— специальная,

— ведомственная,

— национальная.

II. По условиям эксплуатации (функциональное назначение):

— верхняя одежда,

— легкая одежда,

— белье,

— головные уборы.

III. Стилевые решения:

— классический стиль,

— спортивный стиль,

— “Фантази” (большая декоративность).

IV. Сезонность:

— зимняя одежда,

— летняя,

— демисезонная,

— внесезонная.

V. По половозрастному признаку одежда делится на:

— женскую,

— мужскую,

— детскую.

V. Обработка изделий

— жесткая,

— мягкая,

— полужесткая,.

VI. Вид материала верха (ткани):

— хлопчатобумажный,

— шерстяной,

— шелковый,

— льняной.

VII. Назначение изделия:

— домашняя одежда,

— повседневная,

— выходная,

— для отдыха и др.

VIII. Виды одежды (ассортимент группы):

а) верхняя одежда

В ассортименте этой группы входят следующие изделия: пальто, полупальто, бушлат, пелерина, блейзер, китель, фрак, пиджак, костюм, плащ;

б) легкая одежда

Она наиболее разнообразна по видам и фасонам, больше всего подвержена изменениям моды. Наименования изделий: платье, платье-пальто, сарафан, юбка, прочие платьевые изделия.;

в) белье

— верхнее белье,

— нательное белье.

IX. Фасон изделия (силуэт, покрой, сложность, обработка)

а) обработка

— мягкая,

— жесткая,

— полужесткая

в основном трех, четырех, пяти групп сложности в зависимости от трудоемкости обработки, всех размеров, ростов и полнот;

б) по сложности фасона (трудоемкости обработки) изделия подразделяют на десять (и выше) групп сложности;

в) силуэт:

— прилегающий,

— полуприлегающий,

— прямой,

— свободный;

г) покрой (конструкция деталей):

— по покроя рукава (втачные, реглан, цельнокроенные, комбинированные),

— по форме воротника (прямой, круглый, шалью и др. ),

— по виду застежки (однобортная, двубортная, потайная),

— вырезу горловины;

д) в зависимости от сложности модели и вида тканей:

— изделия обычного пошива,

— пошива высшего качества;

е) артикул. Изделия одного и того же артикула вырабатывают различных размеров, полнот, ростов.

Классификация современной одежды

В основу классификации современной одежды положено назначение изделия. Можно выделить три основных класса одежды: бытовая, спортивная и производственная.

Класс бытовой одежды занимает ведущее место в ассортименте швейных изделий. В свою очередь, бытовую одежду по условиям эксплуатации подразделяют нагруппы: верхняя одежда, костюмно-платьевая (это пиджаки, жакеты, куртки, жилеты, юбки, брюки, платья и костюмы), бельевые изделия, корсетные изделия, головные уборы и перчатки и рукавицы.

В зависимости от времени года одежда подразделяется на подгруппы: 1)весенне-осенняя; 2) летняя; 3)зимняя; 4) внесезонная.

По половозрастному признаку одежда делится на мужскую, женскую и детскую. На нашем сайте широко представлен ассортимент женской домашней одежды из натуральных хлопчатобумажных тканей (туники, пижамы, домашние костюмы, футболки, ночные сорочки и др.). Практически весь ассортимент предлагаемой продукции всегда есть в наличии, в противном случае мы предложим Вам пошив понравившейся модели на заказ. Мужская одежда представлена ассортиментом футболок однотонных и с принтами, также джемперов с длинным рукавом, состав которых также хлопок 100%.

В зависимости от использования одежды в конкретной обстановке она подразделяется на повседневную, домашнюю одежду, торжественную. Конкретное назначение определяется в зависимости от виде одежды. Например, женское платье может быть нарядным, повседневным (платье из милано джерси модель 605), для дома (платье молодежное модель 601), для отдыха (сарафан модель 500) и т.п.

По опорной поверхности изделия подразделяют на плечевые (платья, жакеты, блузки, туники, сарафаны). и поясные (юбки, брюки).

Всю домашнюю одежду из Иваново Вы можете купить недорого оптом или в розницу, оформив заказ на нашем сайте. Также можем отправить Ваш заказ по Почте с наложенным платежом. Не стесняйтесь задавать свои вопросы на почту [email protected] и мы Вам ответим.

Спортивная одежда подразделяется на подклассы по видам спорта, по половозрастному признаку.

Производственная одежда в зависимости от выполняемых функций подразделяется на специальную, ведомственную, технологическую (санитарно-гигиеническую).

Классификация одежды — Студопедия

Классификацию современной одежды проводят по определенным признакам:

по половозрастному признаку, по сезону, по назначению, по виду материала.

По сезону одежда делится на зимнюю, летнюю, демисезонную (осенне-весеннюю) и всесезонную.

По назначению одежда делится на 4 класса: бытовая, производственная, спортивная и форменная.

Бытовая одежда – это совокупность изделий, предназначенных для ношения в различных бытовых и общественных условиях. Она подразделяется на подклассы: По целевой направленности: различают одежду повседневную, домашнюю, деловую, торжественную и одежду для отдыха. По условиям эксплуатации: верхняя одежда, нательное белье, пляжная одежда, корсетные изделия, чулочно-носочные изделия и т.д.

Спортивная одежда – это одежда для профессионального и любительского спорта.

Форменная одежда предназначена для военнослужащих, работников специальных ведомств, учащихся и т.д.

1.4. Свойства одежды.

Основные функции современной одежды. Классификация женской одежды по назначению

Каждый день мы надеваем одежду и даже не задумываемся над тем, что это такое и зачем она нужна, какая бывает, и откуда пришла к нам.

В повседневной жизни одежда играет огромную роль для человека, т.к. представляет собой предмет первой необходимости.

Основная функция одежды — это защита человека от погодных условий (холод, жара, атмосферные осадки).

Одеждой принято называть всю совокупность предметов, которые покрывают человеческое тело.

Основные функции современной одежды: защитная, информационная, эстетическая.

Информационная функция необходима и имеет значение отличительного признака социальной принадлежности или профессиональной деятельности человека.

Эстетическая функция — это предмет материальной культуры человека, и представляет собой черты исторической эпохи, национального характера или индивидуальные творческие особенности.

Защитная функция. Хоть у одежды и есть прямое назначение, и используется она в потребительских условиях, но она также является и предметом искусства.

Если раньше одежда была просто для того, чтобы она грела или покрывала тело, то сейчас все больше (а зачастую и всегда!) люди смотрят на то, чтобы она была красивая и нарядная (даже повседневная).

В разные периоды жизни и времени дня человек носит не одну вещь, а несколько, и у каждой из них есть определенное предназначение для разных условий: для отдыха, для занятий спортом, для работы.
Именно поэтому (классификация одежды по назначению) одежда делится на: бытовую, производственную и спортивную.

Бытовая одежда — это самая большая категория и, в свою очередь, делится еще на 3 функции: защитную, информационную и эстетическую.
Еще ее подразделяют на: нарядную, повседневную и домашнюю.

Производственная одежда делится на ведомственную (для военнослужащих, для милиционеров) и специальную одежду (для лесорубов, шахтеров, медсестер, врачей, пожарных).
Наиболее ярко информационную функцию выполняет ведомственная одежда.

Спортивную одежду тоже можно подразделить более узко. Например, одежда для отдельных видов спорта (футбол, теннис, баскетбол).

Спортивная одежда является как бы защитной (должна защищать), но чаще всего и в большей степени она выполняет эстетическую функцию, т.к. спортивные соревнования — это зрелищные мероприятия, и они должны быть красочными и запоминающимися.

Одежду мы носим в любое время года (она всегда разная, но всегда на нас есть), поэтому существует классификация по временам года: летняя, зимняя, осеннее-весенняя или демисезонная.

Еще одним немаловажным фактором в классификации одежды является классификация по поло-возрастному признаку. Она делится на: мужскую, женскую и детскую.
Производственная также делится только на мужскую и женскую.

И напоследок хочется отметить, что есть такая классификация, как по размерам и ростам.
Ведь каждый человек имеет от природы способность расти и развиваться в течение жизни 🙂 Поэтому еще одежду можно различать по размерам и ростам. Это позволяет каждому человеку подобрать наиболее оптимальный вариант той или иной вещи.

Бизнес-руководство по производству одежды | CPSC.gov

Какова цель общих стандартов воспламеняемости одежды?

Целью данного постановления является исключение из продажи легковоспламеняющихся текстильных изделий и одежды, изготовленных из них. Стандарт предоставляет методы испытаний на воспламеняемость одежды и текстильных изделий, предназначенных для изготовления одежды, путем разделения тканей на 3 класса воспламеняемости в зависимости от скорости их горения. Этот минимальный стандарт определяет, что текстиль класса 3, наиболее опасно воспламеняющиеся ткани, непригоден для использования в одежде из-за их быстрого и интенсивного горения.

Где я могу найти требования к воспламеняемости одежды?

Правила опубликованы в Своде федеральных правил в разделе 16, часть 1610.

Что считается ношением одежды?

Одежда — это любой костюм или предмет одежды, который носят люди. Стандарт распространяется на все текстильные изделия, используемые во взрослой и детской одежде. Большая часть детской одежды для сна также должна отвечать более строгим требованиям по воспламеняемости.Большинство головных уборов, перчаток, обуви и тканей, используемых между подкладкой и верхней тканью одежды, не должны соответствовать этому стандарту.

Как вы проверяете ткани или одежду на соответствие стандарту воспламеняемости?

Из-за подробностей в регламенте ниже приводится общий обзор требований к испытаниям. Для получения более подробной информации об испытательном оборудовании и процедуре, выборе образцов и других требованиях, пожалуйста, обратитесь к нормативным актам или свяжитесь с Офисом соответствия.

Для каждого испытания используют пять образцов размером 2 на 6 дюймов. Образцы испытываются до и после химической чистки и стирки. Образцы помещают в держатель для образцов и помещают в испытательный шкаф, как указано в правилах.

Текстильные изделия с рельефной поверхностью из волокон, такие как синель, флис и махровая ткань, перед испытанием чистят щеткой. После кондиционирования образцов (сушка в печи и охлаждение в эксикаторе) каждый образец помещают в испытательный шкаф под углом 45 °.Нижняя поверхность образца (не край) подвергается воздействию газового пламени в течение одной секунды. Образец может гореть вверх до тех пор, пока пламя не прожигает стопорный шнур, освобождая груз и останавливая таймер, или пока не погаснет

Чтобы прийти к моменту распространения пламени, усредните время остановки таймера для всех пяти образцов. Если это время составляет менее 3,5 секунд для тканей с гладкой поверхностью или менее 4 секунд для тканей с выступающей поверхностью волокон, или если образцы совсем не горят, или если только один образец имеет время горения, испытать второй образец пять экземпляров.При испытании второго образца время распространения пламени является средним для всех 10 испытанных образцов.

Регламент устанавливает три класса воспламеняемости в зависимости от времени распространения пламени

Текстильные изделия класса 1 имеют время распространения пламени 3,5 секунды или более для тканей с гладкой поверхностью, более 7 секунд для тканей с рельефной поверхностью или 0-7 секунд для тканей с рельефной поверхностью без возгорания или плавления основной ткани (обычно когда волокна с нечеткой поверхностью в тканях с рельефными волокнами проявляют «поверхностную вспышку»). Текстиль класса 1 обладает нормальной воспламеняемостью и может использоваться в одежде.
Класс 2 применяется только к тканям с рельефной поверхностью волокон. Текстильные изделия класса 2 имеют время распространения пламени от 4 до 7 секунд включительно и ткань-основу, которая воспламеняется или плавится. Эти ткани обладают средней воспламеняемостью и могут использоваться в одежде. Однако вам следует проявлять осторожность при изготовлении одежды из тканей класса 2, потому что характеристики этих тканей могут повлиять на результаты их испытаний на воспламеняемость.
Текстиль класса 3 имеет время распространения пламени менее 3,5 секунд для гладких тканей с гладкой поверхностью и менее 4 секунд для тканей с рельефной поверхностью с тканью-основой, которая плавится или горит от пламени, отличного от пламени. Текстиль класса 3 быстро и интенсивно горит и опасно воспламеняется. Модель не может использовать ткань класса 3 в одежде.

Ткани, которые могут быть отнесены к тканям класса 2 или класса 3, включают чистый вискозный или шелк, вискозный шенилл, обратный флис или шерпу из хлопка или хлопчатобумажной смеси, а также определенные хлопковые махровые ткани.

Какие ткани полностью соответствуют требованиям этого стандарта?

Годы испытаний на воспламеняемость показали, что следующие ткани последовательно проходят как ткани Класса 1 и освобождены от разумных и репрезентативных требований к испытаниям для фирм, выдающих гарантию воспламеняемости на эти ткани:

ткани с гладкой поверхностью, независимо от содержания волокон, весом 2,6 унции на квадратный ярд или более; и
: все ткани (как с гладкой, так и с рельефной поверхностью) независимо от веса, полностью изготовленные из любого из следующих волокон или полностью из комбинации этих волокон: акрил, модакрил, нейлон, олефин, полиэстер и шерсть.

Как производители, импортеры, дистрибьюторы или розничные продавцы одежды могут быть уверены, что продаваемые ими ткани или одежда не являются опасно воспламеняемыми?

Вы можете покупать ткани или одежду из вышеперечисленных тканей, освобожденных от налога.
Вы можете провести разумное и репрезентативное тестирование ткани (перед тем, как ее разрезать и вшить в одежду) или готовой одежды,
Вы можете приобрести ткани или одежду у поставщика, который дает гарантию, что они соответствуют этим требованиям по воспламеняемости.Для выдачи гарантии поставщик должен провести разумные и репрезентативные испытания каждого элемента, на который распространяется гарантия, и должен вести записи испытаний, подтверждающих действие гарантии (за исключением тканей, освобожденных от налога, перечисленных выше). Более подробную информацию о гарантиях и требованиях к ведению документации см. В нормативных актах. Мы рекомендуем всем, кто полагается на гарантию, принять меры для подтверждения того, что поставщик, выдающий гарантию, действительно проверил гарантированный продукт, а также периодически подтверждать, что соответствующие испытания продолжаются.

Существуют ли другие требования к ношению одежды?

Да. Федеральная торговая комиссия (FTC) установила законы о маркировке одежды. Свяжитесь с FTC по адресу http://www.ftc.gov для получения дополнительной информации.

Где я могу найти дополнительную информацию?

Для получения дополнительной информации о требованиях к текстилю для одежды обращайтесь в Комиссию по безопасности потребительских товаров США:

Отдел соблюдения нормативных требований (для конкретных запросов о применении): электронная почта: sect15 @ cpsc.gov; телефон: (301) 504-7520.
Омбудсмен по малому бизнесу (для общего понимания и соблюдения правил CPSC): электронная почта: воспользуйтесь нашей контактной формой, это лучший способ получить быстрый ответ; телефон: (888) 531-9070.

Это сообщение подготовлено только для общих информационных целей. T его краткий документ не является и не предназначен для того, чтобы представлять собой юридическую консультацию, а также не заменяет и не отменяет обязательства производителя по соблюдению всех применимых законов, постановлений, стандартов или запретов, налагаемых CPSC. Это сообщение не было рассмотрено или одобрено Комиссией и не обязательно отражает их точку зрения. Любые мнения, выраженные в этом сообщении, могут быть изменены или отменены Комиссией.

Класс товарных знаков для одежды (одежды) — TrademarKraft

Класс	Описание
37	Ремонт одежды [ремонт одежды]
28	Кукольная одежда
26	Пряжки для одежды
25	Куртки [одежда]
25	Ремни [одежда]
25	Мантии [одежда]
25	Трикотажные изделия [одежда]
25	Вытяжки [одежда]
25	Одежда накидка
25	Майки
21	Носилки для одежды
18	Одежда для собак
18	Одежда для домашних животных
9	Одежда защитная
37	Ремонт одежды
37	Стирка одежды
37	Гладильная одежда
37	Прачечная
37	Отмывание одежды
37	Глажка одежды
37	Ремонт одежды
45	Прокат одежды
25	Толстовки [одежда]
26	Пряжки для одежды [пряжки для одежды]
9	Одежда пуленепробиваемая
16	Патчи бумажные для одежды
26	Свитер охранники [застежки для одежды]
26	Пряжки ремня [для одежды]
26	Пуговицы для одежды
26	Люверсы для одежды
26	Петли для одежды
26	Нашивки для одежды вышитые
26	Украшения для одежды
25	Перчатки как одежда
25	Одежда, а именно повязки для беременных
25	Детские трикотажные изделия
25	Ремни одежные
25	Одежда, а именно нижние слои
25	Праздничные шапки [одежда]
25	Одежда, а именно хаки
25	Одежда, а именно thobes
25	Одежда, а именно грелки для рук
25	Короткие комплекты [одежда]
25	Комбинации [предмет одежды]
25	Одежда, а именно шейные тубусы
25	Одежда, а именно гетры
25	Одежда, а именно утеплители
25	Абсорбирующее пот нижнее белье одежда
26	Крючки для одежды [застежки]
26	Нашивки для одежды
26	Застежки для одежды
26	Броши для одежды
25	Плечевые бинты [одежда]
25	Одежда, а именно народные костюмы
25	Платки [предмет одежды]
25	Одежда, а именно с запахом
25	Щитки для одежды подмышек
25	Карманы для одежды
25	Повязки на голову [одежда]
25	Одежда, а именно зерновые
26	Плечи для одежды
25	Ободки для одежды
25	Плечи для одежды
25	Кожаные ремни [одежда]
24	Банные принадлежности, кроме одежды
26	Кромки для одежды
26	Блестки для одежды
40	Переделка одежды на заказ
25	Одежда, а именно утеплители для шеи
45	Онлайн прокат одежды
24	Ткани эластичные для одежды
24	Ткани швейные трикотажные
7	Электрические прессы для одежды
9	Пуленепробиваемая одежда
18	Одежда для домашних животных
18	Одежда для животных
9	Защитная одежда и головные уборы
40	Обработка одежды
45	Прокат одежды
40	Огнезащита одежды
40	Гидроизоляция одежды
40	Отделка одежды
40	Вензель на одежду
40	Отбеливание одежды
37	Пошив одежды
37	Глажка одежды
40	Усадка одежды
40	Предварительная усадка одежды
39	Хранение одежды
35	Розничные магазины одежды
35	Розничные бутики одежды
28	Куклы и одежда для кукол
21	Носилки для одежды
37	Чистка одежды
25	Одежда меховая
25	Ящики для одежды
11	Одежда с электрическим обогревом
40	Отбеливание одежды
25	Наручные браслеты как одежда
25	Галстуки как одежда
25	Браслеты как одежда
25	Смены одежды
25	Низ как одежда
25	Топы как одежда
25	Корсеты являются основой одежды
25	Перчатки без пальцев в качестве одежды
18	Одежда для домашних животных
42	Услуги по дизайну одежды
25	Одежда, а именно рукава спортивные
25	Корсеты бытовые
26	Фурнитура для одежды
25	Одежда для фигурного катания, а именно {указать конкретные предметы одежды}
25	Расширители одежды для {укажите одежду, e. г., жилеты, пояса и др.}
28	Предметы одежды для игрушек
14	Украшения для прикрепления к одежде
26	Застежки на одежду, а именно на пуговицы
26	Застежки на одежду, а именно карабины
26	Застежки одежды, а именно кнопки
26	Застежки для крепления к одежде
9	Бронежилеты и одежда
3	Спрей для разглаживания морщин для одежды
3	Спрей антистатический для одежды
5	Дезодоранты для одежды и текстиля
22	Наплечники для хранения одежды
9	Одежда для защиты от огня
9	Одежда для защиты от несчастных случаев
40	Перманентная обработка одежды прессом
45	Услуги по аренде одежды по подписке
40	Обработка против складок для одежды
40	Обработка одежды для предотвращения плесени
40	Обработка одежды против складок
39	Упаковка предметов одежды для транспортировки
26	Бордюры и канты для одежды
5	Дезодоранты для одежды или текстиля
40	Крашение ткани или одежды
26	Шнуры витые для окантовки одежды
26	Птичьи перья как аксессуары к одежде
26	Искусственные цветы для прикрепления к одежде
26	Пряжки из драгоценных металлов [аксессуары для одежды]
26	Пряжки ремня из драгоценных металлов [для одежды]
26	Броши [аксессуары для одежды — не бижутерия]
25	Новинка взрослый предмет одежды с кляпом, а именно носки
25	Одежда спортивная, а именно утепленные рубашки
25	Одежда спортивная, а именно утепленные штаны
25	Одежда спортивная, а именно шорты утепленные
25	Детали одежды, а именно ластовицы подмышек
25	Бумажные шапки для одежды
25	Одежда для борьбы
25	Одежда для занятий дзюдо
25	Сплошная одежда для младенцев и малышей
25	Одноразовые тканевые тренировочные брюки [одежда]
25	Одежда, а именно шарфы с капюшонами и дымчатые кольца
24	Ткани из полимолочной кислоты для производства одежды
24	Этикетки текстильные для идентификации одежды
24	Текстиль, используемый в качестве подкладки для одежды
11	Вешалка для одежды электрическая для сушки одежды
25	Кожаные ремни, которые люди носят как одежду
24	Ткани текстильные для производства одежды
9	Одежда из асбеста для защиты от огня
18	Сумки и дорожные сумки для спортивной одежды
9	Одежда для защиты от химикатов и радиации
25	Прокладки готовые к одежде
9	Светоотражающая одежда для предотвращения несчастных случаев
25	Вкладыши для защиты воротников одежды
25	Защита воротников одежды
25	Предметы носки и одежда, а именно рубашки
25	Ткань, продаваемая как неотъемлемый компонент готовой одежды, а именно {указать предметы одежды}
25	Ремни для одежды для {указать тип одежды, e. г., бюстгальтеры, платья, топы на бретелях и т. д.}
26	Зажимы с держателями для крепления корсажа и бутоньерки к одежде
26	Лента для тела и одежды для фиксации платьев без бретелек
26	Нашивки для одежды из резины, пластика и винила
26	Пряжки ремня из недрагоценных металлов [для одежды]
25	Предметы одежды, а именно повязки на глаза
25	Предметы одежды, а именно кляпы, надетые на рот
25	Одежда женская, а именно рубашки, платья, юбки, блузки
24	Ткань спандекс для производства одежды
24	Текстильные ткани для пошива одежды и предметов домашнего обихода
21	Вешалки для сушки одежды, специально разработанные для специальной одежды
9	Противоосколочные и противовзрывные бронежилеты и одежда
9	Одежда для защиты от несчастных случаев, облучения и пожара
9	Изолирующая одежда для защиты от несчастных случаев или травм
9	Утепленная одежда для защиты от несчастных случаев или травм
9	Сенсорный огнетушитель для использования в сушилках для одежды
9	Защитная одежда, специально предназначенная для использования в лабораториях
45	Прокат спецодежды и средств защиты в целях безопасности
45	Благотворительные услуги по раздаче одежды нуждающимся
40	Предварительная усадка {указать конкретный предмет, ткань, одежду, ткань, текстиль}
35	Консигнационные магазины розничной торговли с указанием {указать конкретное поле, e. грамм. одежда}
3	Спрей для защиты воротников от пятен на воротниках одежды
25	Подушечки для защиты воротника для наклеивания на воротники одежды
25	Полоски для защиты воротника для наклеивания на воротники одежды
26	Лента с двойной липкой лентой для крепления одежды к телу
37	Нанесение рисунков или текста на одежду и сумки на заказ
26	Застежки для прикрепления значков, знаков различия и бейджей на одежду
9	Одежда светоотражающая и светящаяся для предотвращения несчастных случаев
25	Удлинитель одежды, используемый для расширения диапазона обычных размеров предметов одежды с учетом изменений размера во время беременности
25	Мягкие компрессионные рукава до локтей, продаваемые как неотъемлемый компонент спортивной одежды, а именно {указать предмет одежды, e.г., трикотаж, униформа и др.}
25	Предметы одежды, а именно липкие карманы, которые могут быть прикреплены непосредственно к телу в качестве декоративного предмета одежды с помощью приспособлений
25	Предметы одежды, а именно липкие карманы, которые могут быть прикреплены непосредственно к внутренней части одежды для хранения и хранения личных вещей
25	Топы как одежда для {указать владельца, e.g., младенцы, взрослые, дети, женщины, мужчины и т. д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется по классу 18}
25	Низ как одежда для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в Классе 18}
28	Двух- и трехмерные позиционируемые игровые фигурки, которые могут быть прикреплены к одежде
26	Аксессуары к одежде, а именно брелоки для застежки-молнии и пуговицы
26	Застежки-липучки для использования в производстве одежды и обуви
26	Декоративные кнопки-новинки для закрепления драпировки или одежды для облегчения внесения изменений
25	Одежда для триатлона, а именно триатлонные колготки, триатлонные шорты, триатлонные майки, триатлонные майки, триатлонные костюмы
26	Погоны для {указать предметы одежды, e. г., платья, блейзеры и т. д.}, продаются отдельно
10	Устройства поддержки удлинения одежды для использования во время беременности в медицинских целях
25	Солнцезащитная одежда, а именно {указать конкретные предметы, например рубашки, брюки и т. Д.}
25	Одежда для беременных, а именно {указать конкретные предметы, например рубашки, брюки, шорты и т. Д.}
25	Щиты для одежды, а именно накладки на подмышки рубашек, блузок и свитеров
24	Водонепроницаемая ткань для производства одежды, мебели, обивки автомобилей и багажа
18	Одежда для домашних животных, а именно {указать конкретный предмет, e.г., рубашки, юбки, шарфы и др.}
18	Одежда для домашних животных {укажите вид животных, например свиней, собак и т. Д.}
22	Шерстяные топы [готовые полуфабрикаты из шерстяных волокон, НЕ одежда]
1	Пятновыводители {указывают на общий характер предмета, например, одежду, ковры, текстиль}
1	Защитное средство для ткани {указывает общий характер предметов, например.г., одежда, текстиль, ковры}
40	Устойчивая к пятнам обработка {указать конкретные предметы, например, одежду, коврики, обивку и т. Д.}
40	Обработка против складок {указать конкретные предметы, например, ткань, одежду, ткань, текстиль и т. Д.}
21	Оправы для сушки и поддержания формы предмета одежды
22	Хлопковый ватин для использования в {указать товары, e.г., одеяла, одежда и т. д.}
22	Хлопковая вата для использования в {указать товары, например, лоскутные одеяла, одежду и т. Д.}
5	Древесина кедра для использования в качестве средства защиты и / или дезодорации одежды
5	Спреи, нейтрализующие запахи для {указать конкретную область применения, например одежду, волосы, ковры и т. Д.}
5	Салфетки с нейтрализующим запахом для {указать конкретную область использования, например.г., одежда, волосы, ковры и т. д.}
9	Защитный бронежилет, одежда и спецодежда баллистически стойкие и взрывозащищенные
9	Бронежилеты защитные, а именно баллистическая, пуленепробиваемая, ударопрочная, ударопрочная и ударопрочная одежда
9	Предметы защитной одежды для мотоциклистов для защиты от несчастных случаев или травм
17	Эластичный резиноподобный материал для производства одежды
9	Защитная стеганая одежда для защиты от телесных повреждений и травм от удара тупым предметом
42	Благотворительные услуги, а именно предоставление продуктов питания, одежды и / или лекарств [Примечание: эта услуга не требует финансовых средств]
9	Защитная одежда, а именно одноразовая одежда для защиты от самопроизвольной вспышки в промышленных и производственных условиях
40	Вышивание {указать продукты или область использования, e.г., детские трикотажные изделия, свадебные платья, одежда и др.}
40	Услуги по противомикробной обработке {указать предметы, например, ковровые покрытия, одежду, здания и т. Д.}
40	Обработка постоянным прессом {указать конкретный элемент, например ткань, одежда, ткани, текстиль}
40	Противопожарная защита {указать конкретный элемент, например ткань, одежда, ткань, текстиль}
40	Нанесение отделки на {указать конкретный элемент, например.грамм. ткань, одежда, ткань, текстиль}
37	Нажатие {указывает на конкретный элемент, например ткань, одежда, ткань, текстиль}
40	Отбеливание {указать конкретный предмет, например ткань, одежда, ткань, текстиль}
37	Услуги по украшению одежды, а именно нанесение вышивки бисером на одежду и предметы костюма
40	Профилактика плесени {указать предметы, e. грамм. меха, текстиль, одежда, ткань, ткань}
40	Отбеливание {указать конкретный предмет, например одежда, ткань, текстиль, ткань}
42	Программирование виртуальных {указать тип, например, предметы одежды, продукты питания} для использования в виртуальных онлайн-мирах
40	Услуги по пошиву, а именно пошив, пошив, пошив костюмной одежды и предметов костюма
37	Мытье {указать конкретные предметы, e.грамм. ткань, одежда, ткань, лён, текстиль}
37	Услуги прачечной для {указать конкретные товары, например ткань, одежда, ткань, лён, текстиль}
37	Отмывание {указать конкретные товары, например ткань, одежда, ткань, лён, текстиль}
40	Усадка {указать конкретный элемент, например ткань, одежда, ткань, текстиль}
35	Рекламные услуги в сфере {укажите поле, эл.г., одежда, фармацевтика и др.}
35	Дистрибьюторство в поле {укажите поле, например одежда, автомобильные запчасти, косметика}
35	Услуги оптовых и розничных магазинов с {указать конкретную область, например автозапчасти, одежда, ювелирные изделия}
35	Услуги оптовых интернет-магазинов {указать конкретную область, например, автозапчасти, одежда, ювелирные изделия}
35	Розничные магазины, в которых {укажите конкретный тип или поле деятельности, например.грамм. одежда, фотоаппараты, оборудование и т. д.}
35	Услуги по доставке по почте с указанием {указать конкретное поле, например журналы, одежда, украшения}
35	Услуги по каталогу почтовых заказов с указанием {указать конкретную область товаров, например одежда, обувь, косметика}
35	Покупка клубных услуг в области {указать товары, например, продукты питания, одежду, автомобили и т. Д.}
35	Оптовая закупка клубных услуг в сфере {указать товары, эл.г., продукты питания, одежда, автомобили и др.}
35	Услуги оптовых магазинов с указанием {указать конкретное поле, например автозапчасти, одежда, ювелирные изделия}
35	Агентства по экспорту и импорту в области {указать область, например, одежды, автомобильных запчастей и т. Д.}
35	Импортно-экспортные агентства в области {указать область, например, одежды, автомобильных запчастей и т. Д.}
35	Дисконтные магазины в поле {указать поле, эл.грамм. женская одежда, спорттовары, фотоаппараты}
35	Оптовые дистрибьюторские услуги с {указать конкретную область, например автозапчасти, одежда}
35	Подержанные дилеры с указанием {указать конкретную область, например одежда, мебель}
35	Retail {укажите тип или поле, например одежда, фотоаппарат, отдел, продуктовые} магазины
35	Консигнационные магазины розничной торговли в поле {указать конкретное поле, e.грамм. одежда}
35	Служба заказа каталогов с указанием {указать конкретную область товаров, например одежда, обувь, косметика}
35	Агентские услуги по импорту в области {указать область, например, одежды, автомобильных запчастей и т. Д.}
35	Интернет-магазины розничной торговли, в которых указано {указать конкретное поле, например одежда, игрушки, бытовая техника}
45	Прокат одежды, а именно {указать тип, e.г., свадебные платья, платья для подружек невесты, коктейльные платья и т. д.}
35	Дистрибьюторские услуги в области {указать область, например, одежды, автомобильных запчастей и т. Д.}
25	Трикотаж, а именно {указать конкретные трикотажные предметы одежды, например рубашки, платья, свитера и т. Д.}
25	Верхняя одежда, а именно {указать конкретные предметы одежды, например, пальто, головные уборы, перчатки и т. Д.}
5	Носимые приспособления для отпугивания насекомых для прикрепления к одежде, продаваемые предварительно заполненными препаратами для отпугивания насекомых
9	Светоотражающие нашивки с вышивкой для ношения на одежде для предотвращения несчастных случаев
41	Роспись произведений искусства на {указать, например, одежду, сумки, керамику и т. Д.} На заказ
37	Переработка текстиля, а именно сортировка бывшей в употреблении одежды для последующего распределения или отправки
37	Очистка {указать конкретный объект, подлежащий очистке, e.г., одежда, постройки, транспорт и т. д.}
37	Мобильная уборка {указать конкретный объект, который нужно очистить, например одежду, здания, транспортные средства и т. Д.}
45	Личные покупки в области {указать, например, одежду, мебель, автомобили и т. Д.} Для других
26	Застежка преимущественно из полиуретана для прикрепления значков, знаков различия и именных бейджей к одежде
40	Окрашивание {указать конкретный предмет, подлежащий окрашиванию, e.грамм. одежда, ткань, мех и т. д.}
39	Доставка {указать материальные товары, например, цветы, одежду, продукты питания и т. Д.}
21	Сушильные шары, которые помещаются в сушильную машину вместе с одеждой для облегчения процесса сушки
25	Одежда, а именно {указать конкретный предмет, например рубашки, брюки, юбки и т. д.} [этот товар НЕ доступен для заявок TEAS Plus]
25	Дорожная одежда, содержащаяся в упаковке, включающей двусторонние куртки, брюки, юбки, топы и пояс или шарф
25	Одежда для младенцев, малышей и детей, обработанная антипиренами, а именно пижамы, куртки, рубашки, штаны, джемперы
1	Композиции на полимерной основе, используемые при производстве товаров, а именно одежды, спортивной одежды, компрессионной одежды, предметов домашнего обихода
20	Пластиковый держатель для хранения замороженных кондитерских изделий во время еды и для предотвращения попадания капель на одежду или кожу
20	Дисплеи в форме рамки или держателя для демонстрации аксессуаров одежды, таких как бантики для волос и т.п.
35	Услуги розничного интернет-магазина, включающие коробки для подписки, содержащие {указать представленные товары, e.г., одежда, косметика, принадлежности для квилтинга и т. д.}
25	Платья для {указать пользователя, например, младенцев, детей, женщин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Рубашки для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Обувь для {укажите пользователя, например младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д.ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Брюки для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Футболки для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Костюмы для тела для {указать владельца, например.g., младенцы, взрослые, дети, женщины, мужчины и т. д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда животных классифицируется в 18 классе.}
25	Пижамы для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в Классе 18.}
25	Шорты для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Свитера для {указать владельца, например.g., младенцы, взрослые, дети, женщины, мужчины и т. д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда животных классифицируется в 18 классе.}
25	Спортивные штаны для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в Классе 18.}
25	Кофты для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Толстовки с капюшоном для {указать владельца, e.г., младенцы, взрослые, дети, женщины, мужчины. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
22	Пакеты полиэтиленовые с односторонними клапанами, в которых откачивается воздух для хранения одежды и / или постельных принадлежностей
9	Защитная одежда, а именно одежда с подогревом, похожая на одежду, состоящую из углеродного волокна, выделяющего тепло
42	Eleemosynary услуги в области пожертвований еды, одежды и / или лекарств [ПРИМЕЧАНИЕ: не включает пожертвования денежных средств]
45	Предоставление вопросов о моде в Интернете, чтобы помочь пользователям определить стиль одежды, наиболее соответствующий их индивидуальным потребностям и предпочтениям
45	Благотворительные услуги, а именно предоставление одежды {указать предполагаемых получателей, e. г., малообеспеченные, дети, бомжи и др.}
42	Благотворительные услуги в области пожертвований продуктов питания, одежды и / или лекарств [ПРИМЕЧАНИЕ: не включает пожертвования денежных средств]
40	Гидроизоляция {указать конкретное поле или предмет, например одежда, ткани} [ПРИМЕЧАНИЕ: гидроизоляция подвала — кл. 37]
39	Дистрибьюторские услуги, а именно доставка {указать поле или вид товаров, e.грамм. одежда, автомобильные запчасти, косметика}
35	Услуги интернет-магазинов оптовой и розничной торговли с {указать конкретное поле, например автозапчасти, одежда, ювелирные изделия}
35	Услуги розничного магазина с виртуальными товарами, а именно {укажите тип, например, одежда} для использования в виртуальных онлайн-мирах
42	Инспекция {указать товары или услуги, например компьютеры, рестораны быстрого питания, одежда} для контроля качества
25	Головной убор для {указать владельца, e.g., младенцы, взрослые, дети, женщины, мужчины и т. д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда животных классифицируется в 18 классе.}
25	Штаны для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Куртки для {указать пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе.}
25	Тканые рубашки для {указать владельца, e.g., младенцы, взрослые, дети, женщины, мужчины и т. д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда животных классифицируется в 18 классе.}
25	Пальто для {укажите пользователя, например, младенцев, взрослых, детей, женщин, мужчин и т. Д. ПРИМЕЧАНИЕ. Одежда для животных классифицируется в 18 классе. }
37	Консультационные услуги в области очистки {указать конкретный объект, подлежащий очистке, например, одежду, здания, транспортные средства и т. Д.}
39	Предоставление информации через веб-сайт в области доставки {указать материальные товары, e.г., цветы, одежда, еда и др.}
28	Куклы и аксессуары для кукол, а именно одежда для кукол, кукольные комнаты, кукольные кровати, кукольные домики, ткани для игрушек и постельное белье для кукол и коляски для кукол
26	Аксессуары для одежды, а именно пластиковые зажимы, которые прикрепляются к нижнему краю рубашек и блузок, что позволяет пользователю подтянуть край
25	Части одежды, а именно ластовицы для колготок, ластовицы для чулок, ластовицы для купальных костюмов, ластовицы для нижнего белья, ластовицы для купальников и ластовицы для обуви
24	{Укажите тип, например.g., спандекс, хлопок и т. д.} ткань для использования в качестве текстиля при производстве {указать, например, одежду, обивку мебели и т. д.}
24	Полуфабрикаты из пластмассы, а именно тканые арамидные ткани для использования в производстве защитной одежды и шлемов, а также в твердой броне
18	Одежда для животных для {указать тип животного, например, свиньи, собаки и т. Д.}, А именно {указать конкретный предмет, например, рубашки, юбки, шарфы и т. Д.}
24	Пуленепробиваемые ткани для производства пуленепробиваемой и взрывобезопасной одежды, обуви, а также пуленепробиваемой и взрывобезопасной одежды и щитов
17	Изоляционные полимерные оболочки, а именно макро- и микрокапсулы, содержащие материал с фазовым переходом, используемые для терморегулирования при производстве одежды, обуви и головных уборов
9	Загружаемые виртуальные товары, а именно программы для ЭВМ с {указать характер, тип, e. g., предметы одежды} для использования в виртуальных онлайн-мирах
9	Предметы защитной одежды со встроенной броней для защиты от несчастных случаев или травм для использования в {указать использование, например, мотоцикл и т. Д.}
9	Защитная одежда с функцией кондиционирования воздуха за счет интеграции охлаждающих устройств с фазовым переходом для охлаждения людей, а именно жилетов для охлаждающих хирургов, медсестер и медицинского персонала
45	Услуги личного стилиста, а именно оценка физических характеристик, образа жизни и стиля моды других людей и рекомендация одежды и аксессуаров для достижения личного имиджа, желаемого клиентом
42	Консультации в области {указать конкретные материальные товары или визуальные дисплеи, чтобы отнести их к Классу 42, e.г., машины, одежда, графика и т. д.} дизайн
42	Консультации в области проектирования {указать конкретные материальные товары или визуальные дисплеи, чтобы они относились к Классу 42, например, машины, одежда, графика и т. Д.}
35	Услуги розничных магазинов-дискаунтеров в области {указать область товаров, например, бытовую электронику, одежду, общие потребительские товары, продукты питания}
35	Розничные комиссионные магазины с {указать поле товаров, e.грамм. одежда, мебель, товары для дома, широкий ассортимент других товаров народного потребления и др.}
39	Благотворительные услуги в виде доставки {указать товары, например, обеды, одежду и т. Д.}, Чтобы {указать предполагаемых получателей, например, пожилых людей, инвалидов и т. Д.}
41	Роспись произведений искусства на заказ {указать, например, портреты, рисунки и т. Д.} На {указать, например, одежду, сумки, керамику и т. Д.} для других
41	Развлекательные услуги, а именно предоставление онлайн, не загружаемых виртуальных {указать товары, например, одежду, домашних животных, мебель и т. Д.} Для использования в виртуальных средах, созданных для развлекательных целей [Это не включает предоставление виртуального программного обеспечения в Интернете в качестве замены]
40	Пользовательская печать {указать конкретные предметы, например, одежду} с сообщениями [Это услуга печати; его не следует использовать для идентификации конкретных предметов, например.g., футболки, относящиеся к классу 25.]
40	Индивидуальная печать {указать конкретные предметы, например, одежду} с декоративным рисунком [Это полиграфическая услуга; его не следует использовать для идентификации конкретных предметов, например футболок, которые относятся к классу 25.]
7	Электрические машины для глажки одежды для коммерческих химчисток и прачечных, включая пресс для рубашек, пресс для воротников и манжет, универсальный пресс, пресс для леггинсов, пресс для тканей, топпер для брюк, топпер для грибов и слоеный утюг
35	Администрирование программы потребительского членства, позволяющей участникам получать образцы продуктов и скидки в области {указать конкретную область товаров, e.грамм. одежда, косметика и др.}
40	Печать на заказ {указать предметы, например, одежду, стеклянную посуду, ручки и т. Д.} [Это полиграфическая услуга; его не следует использовать для идентификации конкретных предметов, например футболок, которые относятся к классу 25, или ручек, которые относятся к классу 16.]
35	Благотворительные услуги, а именно, координация закупок и распределения {указать пожертвования в натуральной форме в целом или указать типы пожертвованных товаров, e.g., пожертвования продуктов питания, пожертвования одежды и т. д.} от {указать дарителей, например, широкую публику, розничных торговцев и т. д.} до {указать получателей, например, нуждающихся людей, обездоленных женщин и т. д.}
21	Прищепки [прищепки]
28	Одежда для кукол
25	Подгузники из ткани
25	Пеленки
25	Нагрудники из ткани
24	Креп
24	Этикетки тканевые
24	Салфетки тканевые
24	Баннеры тканевые
24	Джутовая ткань
24	Шелковая ткань
24	Молитвенная ткань
24	Флажки тканевые
24	Хлопковая ткань
24	Ткань шерстяная
24	Малярные салфетки
24	Фриз [ткань]
24	Клейкие салфетки
24	Ткань шерстяная
24	Ткань льняная
20	Вешалки для одежды
21	Прищепки
3	Наждачная бумага
20	Плечики для одежды
20	Штанги прищепки
24	Ткань Куба
24	Ткань Kente
21	Прищепки
21	Прищепки
21	Отшелушивающие салфетки
21	Салфетки для полировки
21	Салфетка для очистки
24	Ткань из конопли
24	Этикетки тканевые
24	Ткани прорезиненные
24	Ткань прорезиненная
24	Ткань льняная
21	Салфетки для чистки
24	Салфетки для посуды
24	Войлочная ткань
24	Подставки из ткани
24	Овсянка
24	Вымпелы тканевые
24	Мочалки
21	Салфетки для стирки
21	Салфетки для уборки
22	Ткань Brattice
1	Чертеж ткань
16	Калька
16	Ткань для переплета
40	Обработка ткани
40	Раскрой ткани
40	Огнезащитное полотно
40	Тканевая гидроизоляция
40	Кромка полотна
39	Хранение одежды
40	Отбеливание ткани
40	Раскрой ткани
40	Сукно сукно
37	Ткань для стирки
37	Ткань прижимная
37	Прачечная
37	Отмывка тканей
37	Гладильная ткань
40	Усадка ткани
6	Проволочная ткань
24	Ткань для болтов
24	Сырное полотно
21	Щетки для одежды
11	Сушилки для белья
24	Сукно для бильярда
24	Парусная ткань
17	Асбестовая ткань
16	Ткань переплетная
22	Падение
40	Ткань противопожарная
40	Ткань гидроизоляционная
3	Абразивная ткань
3	Стеклоткань
40	Крашение ткани
40	Отбеливание ткани
3	Стеклоткань абразивная
24	Салфетки для пеленания младенцев
16	Выкройки для пошива одежды
24	Салфетки для снятия макияжа
26	Пачка оберточной ткани
25	Нагрудники нетканые или бумажные
26	Нашивки тканевые декоративные
25	Нагрудники детские и младенческие
25	Слюнявчики для взрослых
25	Детские нагрудники из ткани
5	Детские тканевые подгузники
25	Ремни тканевые
24	Ткань Aida для вышивки крестиком
24	Скатерть текстильная
24	Скатерти не бумажные
24	Скатерти текстильные
24	Ткань оберточная общего назначения
24	Ткани для упаковки товаров
24	Трасса для вышивки
24	Сукно для бильярда [сукно]
1	Сенсибилизированная ткань для фотографии
20	Крючки для одежды неметаллические
3	Салфетки, пропитанные моющим средством для чистки
20	Крючки неметаллические для вешалок
24	Клеенка для скатертей
24	Трассировка для вышивки
24	Бязь набивная
21	Отжиматели одежды с ручным управлением
20	Крючки для одежды неметаллические
20	Гиря для скатертей неметаллическая
22	Виниловая основа
21	Салфетки для чистки пистолета
21	Вешалки для сушки одежды
21	Салфетки для протирки линз фотоаппаратов
24	Скатерти текстильные
24	Проклеенная непромокаемая ткань
22	Сумки тканевые универсальные
22	Вата для одежды
21	Сушилки для белья
21	Салфетка для протирки или вытирания пыли
24	Тряпки [не бумажные]
24	Скатерти не бумажные
21	Салфетки протирочные, а именно шаммис
21	Салфетки протирочные, а именно замша
21	Салфетки для чистки обуви
21	Салфетки для полировки [неабразивные]
22	Сумки для хранения прищепок
6	Крючки металлические для вешалок
7	Стиральные машины для одежды
6	Крючки для одежды металлические
6	Скатерть гиря металлическая
18	Седло для лошадей
16	Салфетки бумажные для полировки и очистки
16	Скатерти бумажные
16	Скатерти бумажные
16	Книжки детские из ткани
16	Скатерти бумажные
16	Скатерти бумажные
18	Пакеты тканевые
21	Салфетки для чистки очков
40	Перманентная обработка ткани прессованием
40	Отделка ткани
39	Хранение, хранение одежды
40	Обработка ткани для предотвращения плесени
40	Обработка ткани без складок
37	Аренда стиральных машин
37	Аренда сушилок для одежды
40	Предварительная усадка ткани
28	Одежда для традиционных японских кукол
28	Одежда для европейских кукол
21	Салфетки для пыли и очистки
3	Моющие средства синтетические для одежды
27	Покрытия стен тканевые
21	Вешалки для сушки белья
21	Салфетки для чистки и полировки
21	Салфетки для чистки, пыли и полировки
7	Машины стиральные
21	Ткань для мытья полов
6	Крючки вешалки металлические
3	Абразивная ткань и бумага
40	Ткань предварительная усадка
24	Стеклоткани, являющиеся полотенцами
22	Падение [текстиль]
21	Салфетки из микрофибры для чистки
3	Салфетки для очистки пропитанные
3	Салфетки пропитанные для полировки
22	Бумажные салфетки
11	Прачечные, а именно сушилка для белья совмещенная со стиральной машиной
7	Прачечные, а именно стиральная машина совмещенная с сушилкой для белья
10	Салфетка для соски-пустышки для прикрепления к детской пустышке
24	Японская оберточная ткань для церемоний (Фукуса)
24	Японская оберточная ткань общего назначения (Фурошики)
24	Ткань для окантовочной ленты татами
7	Mangles [машины для глажки одежды для профессионального использования]
20	Гардеробные аксессуары, а именно штанги для одежды
21	Салфетки для чистки оптоволоконных разъемов
22	Матерчатые сумки для хранения [кроме багажа и путешествий]
22	Тканевые мешки для стирки [но не багажа и путешествий]
9	Одежда и одежда для защиты от огня
16	Салфетки для письма для практики каллиграфии
24	Салфетки для снятия макияжа
3	Салфетки или салфетки, пропитанные очищающим средством для кожи
17	Пластиковая пленка для использования в качестве защитной ткани
3	Салфетки для чистки, пыли или полировки с пропиткой
24	Гобелены текстильные, а именно тканевые постеры
9	Фильтры звуковые тканевые для радиоаппаратуры
11	Сушилки для одежды [электрические, бытовые]
20	Формы человеческого тела в натуральную величину для демонстрации одежды
22	Тканевые пакеты для штабелирования и хранения подгузников и одеял
20	Гардеробные аксессуары, в том числе вешалки для одежды
21	Универсальная салфетка для протирки младенцев и детей младшего возраста
7	Стиральная машина для одежды с системой ополаскивания распылением
7	Стиральная машина для одежды с монитором для определения соответствующего уровня моющего средства и пены, проданная как составная часть стиральных машин для одежды
5	Вкладыши, специально предназначенные для тканевых детских подгузников, изготовленные из {указать состав материала, т. е.г., ткань, микрофибра, бамбук и др.}
28	Игровое оборудование, а именно игральные карты, фишки, игровые столы и игровые автоматы
24	Виниловые и тканевые ткани для использования в производстве {указать поле или товары}
11	Подогреваемый дозатор салфеток, салфеток, салфеток, салфеток и подушечек
1	Углеродистая ткань для укладки в шкатулки для драгоценностей и серебряных шкатулок для предотвращения потускнения
3	Наборы для чистки очков, состоящие из чистящей жидкости и чистящей ткани
25	Тканевые нагрудники для пожилых людей или лиц с физическими или умственными недостатками
21	Многоразовые силиконовые защитные приспособления для пальцев для работы с грязными тканевыми подгузниками
22	Матерчатый мешок для хранения и выдачи полиэтиленовых пакетов бытового назначения
5	Вставки, специально адаптированные для тканевых детских подгузников из бамбука
5	Вкладыши, специально адаптированные для тканевых детских подгузников из конопли
5	Вкладыши, специально адаптированные для тканевых детских подгузников из микрофибры
9	Тканевые прокладки для шлемов для использования на спортивных мероприятиях, специально приспособленные для шлемов
40	Нарезка {указать конкретный предмет, e.грамм. ткань, ткань, текстиль}
40	Кромка {указать конкретный элемент, например ткань, текстиль, ткань}
26	Детские удерживающие устройства в виде тканевого детского ремня для домашнего стула
7	Стиральная машина для одежды с циклом стирки, при котором вода циркулирует по балансировочному кольцу поверх одежды, выполняемая во время стирки через вращающуюся корзину, которая проливает воду по стенке бака, по балансировочному кольцу и поверх одежды
24	Легкая хлопчатобумажная ткань, похожая на мочалку, предназначенная для очистки внешнего уха и видимого слухового прохода путем удаления корки ушной серы, грязи, засохшей кожи и остатков мыла
14	Ожерелья из {указать конкретный состав материала, т. е.г., ткань, резина, силикон, кожа}
14	Браслеты, изготовленные из {указать конкретный состав материала, например, ткань, силиконовая резина, кожа}
26	Прилегающая кепка, надевающаяся на всю голову для защиты одежды от макияжа
24	Одеяла из {указать, например, футболок, детской одежды, полотенец и т. Д.}
20	Вешалки для одежды со скользящими дужками для использования с рубашками, свитерами или водолазками путем размещения через отверстие для шеи
1	Химически обработанная ткань, впитывающая излишки красителя, оставшиеся после стирки и сушки
20	Системы хранения и организации, включающие полки, ящики, шкафы, корзины и штанги для одежды, проданные как единое целое
21	Салфетки для чистки {указать ткань, например.г., микрофибра, хлопок, замша и др.} для электронных устройств
22	Водонепроницаемые пакеты, а именно влажные пакеты для временного хранения мокрых и / или загрязненных тканевых подгузников
20	Плечики для одежды с {указать особые особенности, например, ремни, скользящие ручки и т. Д.}
6	Металлические зажимы для крепления штор, брезента, брезента, ткани и пленочного укрывного материала
17	Смоляной материал с нейлоновой сеткой, используемый в конструкции теплоизолированных транспортеров для горячих и холодных напитков, фартуков и скатертей
21	Салфетки из микрофибры для {указать товары, эл.г., очки, электронные устройства и т. д.}
21	Корзины {указать состав, например, плетение, металл, дерево, ткань} для бытовых целей
7	Система стирки с регулируемой скоростью, состоящая из двигателя с регулируемой скоростью, шкива и системы привода маховика и продаваемая как неотъемлемый компонент стиральных машин для одежды
40	Услуги по флокированию, а именно нанесение мелких частиц волокна на {указать материал или поверхность, e. г., пластик, металл, ткань и др.}
10	Набор для сбора образцов анатомической патологии, включающий стеклянные предметные стекла, центрифужные пробирки, банки с формалином, сосуды с коплином, вставку для удержания предметных стекол и сосудов, впитывающую ткань и инструкции, все для медицинского использования
24	Тканевый чехол для лица, который надевается вокруг линии волос на голове для защиты кожи лба, ушей, боковой части лица и шеи при использовании щипцов для завивки волос или утюжка
9	Наборы для обслуживания сканеров, состоящие в основном из наборов запасных частей для сканеров, а именно, роликов захвата, разделительных роликов, тормозных роликов и узлов колодок, а также включая наборы для очистки для сканеров, состоящие из жидких очистителей, чистящих листов, чистящей бумаги, чистящих салфеток, чистящих средств. салфетки и чистящие тампоны
9	Художественный набор для использования при сборке художественной инсталляции, которая создает калейдоскопическую картину движущихся узоров и меняющихся цветов, состоящую из специально разработанной лампы накаливания / светодиодной лампы со сменными цветными стеклянными фильтрующими линзами, стеклянных кристаллов с индивидуальными держателями из стерлингового серебра, пластиковых монтажных крючков, нити для подвешивания кристаллов, пульт дистанционного управления для настройки цвета света и затемнения, салфетки из микроволокна и инструкции
7	Части и приспособления для ткацких станков и ткацких станков, а также части ткацких станков, а именно: устройства отбора уточной пряжи, машины для набивки основы, ручные узловязательные и сращивающие машины, кулачковые машины для ткацких станков, карданные валы, жаккардовые, жаккардовые и ткацкие станки. каркасные каретки, устройства для изготовления кромок и ложных кромок для ткацких станков, системы автоматической смены, состоящие в основном из основы и тканевых балок, и ремни для быстрой смены ткацких станков, балки и фланцы балок для ткацких станков, тростники, машины для чистки язычков и щеток, лебедки, рамы , ремни, дужки, конусы, трубки и пирсинг для ткачества, подборщики и петли, гибкие рапирные ленты, захваты для ткацких станков, резаки для ткацких станков, рапирные станки, нитеводители, уточные питатели, дефлекторы нити, движения остановки основы, остановки утка движения, уточные аккумуляторы, стойки и шпулярники для ткацких станков аксессуары
18	Одежда для собак
10	Одежда для операционной
10	Медицинская одежда
25	Перчатки швейные
35	Розничные магазины одежды
10	Одежда медицинская, а именно кепки
10	Одежда медицинская, а именно обувь
25	Одежда медсестры, а именно {указать конкретные предметы}
9	Защитная одежда для гонок, а именно балаклавы из огнестойкого материала
10	Медицинская одежда, а именно топы-скраб
10	Медицинская одежда, а именно трусы-скраб
39	Услуги по ускоренной доставке одежды для танцоров и гимнасток
25	Одежда для детей и младенцев, а именно джемперы, комбинезоны для сна, пижамы, комбинезоны и сплошные предметы одежды
25	Одежда научная и технологическая, а именно рубашки, брюки, куртки, обувь, шапки и кепки, униформа
25	Одежда спортивная, а именно рубашки, брюки, куртки, обувь, головные уборы и кепки, спортивная форма
10	Одежда медицинская, а именно женская одежда для медицинского обследования и лечения
25	Одежда для танцоров, а именно футболки, толстовки, брюки, леггинсы, шорты и куртки
24	Текстильные ткани для производства одежды, сумок, курток, перчаток и одежды
25	Одежда для медсестер, а именно {указать конкретные предметы} [одежда для медсестер относится к Классу 24]
17	Амортизирующие уретановые пены для контроля влажности, для использования в производстве обуви и одежды
40	Печать сообщений на одежде и кружках [Это полиграфическая услуга; он не должен использоваться для идентификации самой одежды, например. g., футболки, которые являются товарами класса 25, или сами кружки, которые являются товарами класса 21.]
25	Вязкий гелевый полимер, продаваемый как компонент готовой нестандартной мягкой обуви неортопедического назначения и одежды
1	Композиции на полимерной основе, используемые при производстве товаров, а именно одежды, спортивной одежды, компрессионной одежды, предметов домашнего обихода
9	Защитная одежда, а именно одежда с подогревом, похожая на одежду, состоящую из углеродного волокна, выделяющего тепло
42	Индивидуальный дизайн {указать конкретный элемент e.грамм. носимая одежда, бумажные изделия} на основе личного выбора покупателя
25	Одежда для детей и младенцев, обработанная антипиренами, а именно джемперы, комбинезоны для сна, пижамы, комбинезоны и сплошные предметы одежды
24	Влагопоглощающие текстильные материалы из микрофибры для использования при производстве спортивной одежды, а именно рубашек, брюк, шорт, курток, сумок, полотенец и спортивной формы
10	Медицинская одежда {указать конкретный предмет, e.g., топы, низы, боди для младенцев и т. д.} для использования при медицинском обследовании и лечении
24	Ткани, которые могут иметь или не иметь напечатанные рисунки и рисунки на них для использования в текстильных приложениях, а именно в производстве одежды, обивки, вывесок, флагов, баннеров и обоев
16	Организационный комплект, используемый при планировании дизайна и одежды для специальных мероприятий, содержащий листы с образцами выбора цвета, папки для планирования и образцы тканей
40	Нанесение названий компаний и логотипов по индивидуальному заказу на товары других лиц, а именно на рекламные товары, одежду и корпоративные подарки [Это полиграфическая услуга; его не следует использовать для идентификации конкретных предметов, например. g., одежда или подарки, которые относятся к товарам других классов.]
17	Вязкий гелевый полимерный материал в виде листов и литых форм для использования в производстве мягких изделий на заказ для использования в области медицины, терапии, безопасности, одежды, обуви и спортивных товаров

CNN с глубоким обучением для классификации одежды Fashion-MNIST

Последнее обновление 28 августа 2020 г.

Проблема классификации одежды Fashion-MNIST — это новый стандартный набор данных, используемый в компьютерном зрении и глубоком обучении.

Несмотря на то, что набор данных относительно прост, его можно использовать в качестве основы для обучения и практики разработки, оценки и использования сверточных нейронных сетей с глубокими сверточными данными для классификации изображений с нуля. Это включает в себя то, как разработать надежную систему тестирования для оценки производительности модели, как изучить улучшения модели и как сохранить модель, а затем загрузить ее, чтобы делать прогнозы на новых данных.

В этом руководстве вы узнаете, как с нуля разработать сверточную нейронную сеть для классификации одежды.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

Как разработать тестовую программу для разработки надежной оценки модели и установления базового уровня производительности для задачи классификации.
Как изучить расширения базовой модели для улучшения обучения и возможностей модели.
Как разработать окончательную модель, оценить производительность окончательной модели и использовать ее для прогнозирования новых изображений.

Начните свой проект с моей новой книги «Глубокое обучение для компьютерного зрения», включающей пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Обновление июнь / 2019 : исправлена незначительная ошибка, из-за которой модель определялась вне цикла CV. Обновленные результаты (спасибо Адитье).
Обновлено октябрь 2019 г. : обновлено для Keras 2.3 и TensorFlow 2.0.

Как разработать глубокую сверточную нейронную сеть с нуля для моды Классификация одежды MNIST
Фото Здровита Скурца, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на пять частей; их:

Модная классификация одежды MNIST
Методология оценки модели
Как разработать базовую модель
Как разработать улучшенную модель
Как завершить модель и сделать прогнозы

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный ускоренный курс электронной почты (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Модная классификация одежды MNIST

Набор данных Fashion-MNIST предлагается в качестве более сложной замены набора данных для набора данных MNIST.

Это набор данных, состоящий из 60 000 небольших квадратных изображений 28 × 28 пикселей в оттенках серого 10 типов одежды, таких как обувь, футболки, платья и т. Д. Сопоставление всех целых чисел 0–9 с метками классов приведено ниже.

0: Футболка / топ
1: Брюки
2: Пуловер
3: Платье
4: Пальто
5: Сандалии
6: Рубашка
7: Кроссовки
8: Сумка
9: Ботинок

Это более сложная проблема классификации, чем MNIST, и лучшие результаты достигаются за счет сверточных нейронных сетей с глубоким обучением с точностью классификации примерно от 90% до 95% на удерживаемом наборе тестовых данных.

В приведенном ниже примере загружается набор данных Fashion-MNIST с помощью API Keras и создается график первых девяти изображений в наборе обучающих данных.

# пример загрузки набора данных fashion mnist из matplotlib import pyplot из keras.datasets импортировать fashion_mnist # загрузить набор данных (trainX, trainy), (testX, testy) = fashion_mnist.load_data () # суммировать загруженный набор данных print (‘Поезд: X =% s, y =% s’% (trainX.shape, trainy.shape)) print (‘Тест: X =% s, y =% s’% (testX.shape, testy.shape)) # построить несколько первых изображений для i в диапазоне (9): # определить подзаговор pyplot.subplot (330 + 1 + я) # построить необработанные пиксельные данные пиплот.imshow (trainX [i], cmap = pyplot.get_cmap (‘серый’)) # показать рисунок pyplot.show ()

# пример загрузки набора данных fashion mnist

из matplotlib import pyplot

from keras.datasets import fashion_mnist

# load dataset

(trainX, trainy), (testX, testy) = fashion_mnist.load_data () # суммировать загруженный набор данных

print (‘Train: X =% s, y =% s’% (trainX.shape, trainy.shape))

print (‘Test: X =% s, y =% s’% (testX.shape, testy.shape))

# построить первые несколько изображений

для i в диапазоне (9):

# определить подзаголовок

pyplot.subplot (330 + 1 + i)

# построить необработанные данные пикселей

pyplot.imshow (trainX [i], cmap = pyplot.get_cmap (‘gray’))

# показать рисунок

pyplot.show ()

При выполнении примера загружается обучающий и тестовый набор данных Fashion-MNIST и распечатывается их форма.

Мы видим, что есть 60 000 примеров в наборе обучающих данных и 10 000 в наборе тестовых данных, и что изображения действительно квадратные с размером 28 × 28 пикселей.

Поезд: X = (60000, 28, 28), y = (60000,) Тест: X = (10000, 28, 28), y = (10000,)

Поезд: X = (60000, 28, 28), y = (60000,)

Тест: X = (10000, 28, 28), y = (10000,)

Также создается график первых девяти изображений в наборе данных, показывающий, что на самом деле изображения являются фотографиями предметов одежды в оттенках серого.

График подмножества изображений из набора данных Fashion-MNIST

Методология оценки модели

Набор данных Fashion MNIST был разработан как ответ на широкое использование набора данных MNIST, который фактически был « решен » с учетом использования современных сверточных нейронных сетей.

Fashion-MNIST был предложен в качестве замены MNIST, и, хотя он не был решен, можно регулярно достигать коэффициента ошибок 10% или меньше. Как и MNIST, он может быть полезной отправной точкой для разработки и отработки методологии решения классификации изображений с использованием сверточных нейронных сетей.

Вместо того, чтобы изучать литературу по хорошо работающим моделям в наборе данных, мы можем разработать новую модель с нуля.

В наборе данных уже есть четко определенный набор данных для обучения и тестирования, который мы можем использовать.

Чтобы оценить производительность модели для данного обучающего прогона, мы можем дополнительно разделить обучающий набор на набор данных для обучения и проверки. Затем можно построить график производительности набора данных по обучению и валидации для каждого прогона, чтобы представить кривые обучения и понять, насколько хорошо модель изучает проблему.

API Keras поддерживает это, указав аргумент « validation_data » для функции model.fit () при обучении модели, которая, в свою очередь, вернет объект, описывающий производительность модели для выбранных потерь и метрики на каждую тренировочную эпоху.

# запись производительности модели в наборе данных проверки во время обучения history = model.fit (…, validation_data = (valX, valY))

# запись производительности модели в наборе данных проверки во время обучения

history = model.fit (…, validation_data = (valX, valY))

Чтобы оценить производительность модели по проблеме в целом, мы можем использовать k-кратную перекрестную проверку, возможно, 5-кратную перекрестную проверку. Это даст некоторый учет дисперсии модели как в отношении различий в наборах данных для обучения и тестирования, так и в отношении стохастической природы алгоритма обучения. Производительность модели может быть принята как средняя производительность по k-кратным коэффициентам, заданная со стандартным отклонением, которая при желании может быть использована для оценки доверительного интервала.

Мы можем использовать класс KFold из scikit-learn API, чтобы реализовать k-кратную оценку перекрестной проверки данной модели нейронной сети. Есть много способов добиться этого, хотя мы можем выбрать гибкий подход, при котором KFold используется только для указания индексов строк, используемых для каждого разделения.

# пример k-кратного резюме для нейронной сети данные = … # подготовить перекрестную проверку kfold = KFold (5, shuffle = True, random_state = 1) # перечислить разбиения для train_ix, test_ix в kfold.split (данные): модель = … …

# пример k-кратного cv для нейронной сети

data = …

# подготовить перекрестную проверку

kfold = KFold (5, shuffle = True, random_state = 1)

# перечислить разбиения

для train_ix, test_ix в kfold.split (данные):

модель = …

…

Мы воздержимся от фактического набора тестовых данных и будем использовать его для оценки нашей окончательной модели.

Как разработать базовую модель

Первым шагом является разработка базовой модели.

Это критически важно, поскольку оно включает в себя разработку инфраструктуры для тестовой оснастки, чтобы любую модель, которую мы разрабатываем, можно было оценить в наборе данных, и устанавливает базовый уровень производительности модели по проблеме, с помощью которого можно сравнивать все улучшения.

Испытательная привязь имеет модульную конструкцию, и мы можем разработать отдельную функцию для каждой детали. Это позволяет при желании модифицировать или заменять данный аспект тестовой оснастки отдельно от остальных.

Мы можем разработать эту испытательную систему с пятью ключевыми элементами. Это загрузка набора данных, подготовка набора данных, определение модели, оценка модели и представление результатов.

Загрузить набор данных

Мы кое-что знаем о наборе данных.

Например, мы знаем, что все изображения предварительно сегментированы (например, каждое изображение содержит один предмет одежды), что все изображения имеют одинаковый квадратный размер 28 × 28 пикселей и что изображения имеют оттенки серого.Следовательно, мы можем загружать изображения и изменять форму массивов данных, чтобы они имели единственный цветовой канал.

# загрузить набор данных (trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data () # преобразовать набор данных в один канал trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1)) testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1))

# загрузить набор данных

(trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data ()

# преобразовать набор данных в один канал

trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1))

testX = testX.reshape ((testX.shape [0 ], 28, 28, 1))

Мы также знаем, что существует 10 классов и что классы представлены как уникальные целые числа.

Таким образом, мы можем использовать одно горячее кодирование для элемента класса каждой выборки, преобразовывая целое число в двоичный вектор из 10 элементов с 1 для индекса значения класса.Этого можно добиться с помощью служебной функции to_categorical () .

# одно горячее кодирование целевых значений trainY = to_categorical (trainY) testY = to_categorical (testY)

# one целевые значения горячего кодирования

trainY = to_categorical (trainY)

testY = to_categorical (testY)

Функция load_dataset () реализует это поведение и может использоваться для загрузки набора данных.

# загрузить поезд и тестовый набор данных def load_dataset (): # загрузить набор данных (trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data () # преобразовать набор данных в один канал trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1)) testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1)) # одно горячее кодирование целевых значений trainY = to_categorical (trainY) testY = to_categorical (testY) вернуть trainX, trainY, testX, testY

# загрузить поезд и тестовый набор данных

def load_dataset ():

# загрузить набор данных

(trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data ()

# преобразовать набор данных в один канал

trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1))

testX = testX.reshape ((testX.shape [0 ], 28, 28, 1))

# one целевые значения горячего кодирования

trainY = to_categorical (trainY)

testY = to_categorical (testY)

return trainX, trainY, testX, testY

Подготовка пиксельных данных

Мы знаем, что значения пикселей для каждого изображения в наборе данных представляют собой целые числа без знака в диапазоне от черного до белого или от 0 до 255.

Мы не знаем наилучшего способа масштабирования значений пикселей для моделирования, но мы знаем, что потребуется некоторое масштабирование.

Хорошей отправной точкой является нормализация значений пикселей изображений в градациях серого, например масштабируйте их до диапазона [0,1]. Это включает в себя сначала преобразование типа данных из целых чисел без знака в числа с плавающей запятой, а затем деление значений пикселей на максимальное значение.

# преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой train_norm = train.astype (‘float32’) test_norm = тест.astype (‘float32’) # нормализовать до диапазона 0-1 train_norm = train_norm / 255.0 test_norm = test_norm / 255. 0

# преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой

train_norm = train.astype (‘float32’)

test_norm = test.astype (‘float32’)

# нормализовать до диапазона 0-1

train_norm = train_norm / 255.0

test_norm = test_norm / 255,0

Функция prepare_pixels () ниже реализует это поведение и предоставляет значения пикселей как для обучающего, так и для тестового наборов данных, которые необходимо масштабировать.

# масштабный пиксель def Prep_pixels (поезд, тест): # преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой train_norm = train.astype (‘float32’) test_norm = test.astype (‘float32’) # нормализовать до диапазона 0-1 train_norm = train_norm / 255.0 test_norm = test_norm / 255.0 # вернуть нормализованные изображения возврат train_norm, test_norm

# масштабировать пиксели

def Prep_pixels (train, test):

# преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой

train_norm = train.astype (‘float32’)

test_norm = test.astype (‘float32’)

# нормализовать до диапазона 0-1

train_norm = train_norm / 255.0

test_norm = test_norm / 255.0

# вернуть нормализованные изображения

return train_norm, test_norm

Эта функция должна быть вызвана для подготовки значений пикселей перед любым моделированием.

Определить модель

Затем нам нужно определить базовую модель сверточной нейронной сети для проблемы.

Модель имеет два основных аспекта: интерфейс извлечения признаков, состоящий из сверточных слоев и слоев объединения, и серверный модуль классификатора, который будет делать прогноз.

Для сверточного интерфейса мы можем начать с одного сверточного слоя с небольшим размером фильтра (3,3) и скромным количеством фильтров (32), за которым следует максимальный слой объединения. Затем карты фильтров могут быть сглажены, чтобы предоставить классификатору функции.

Учитывая, что проблема заключается в классификации нескольких классов, мы знаем, что нам потребуется выходной слой с 10 узлами, чтобы предсказать распределение вероятностей изображения, принадлежащего каждому из 10 классов.Это также потребует использования функции активации softmax. Между экстрактором признаков и выходным слоем мы можем добавить плотный слой для интерпретации признаков, в данном случае со 100 узлами.

Все уровни будут использовать функцию активации ReLU и схему инициализации веса He, что является наилучшей практикой.

Мы будем использовать консервативную конфигурацию оптимизатора стохастического градиентного спуска со скоростью обучения 0,01 и импульсом 0,9. Категориальная функция кросс-энтропийных потерь будет оптимизирована, подходящая для мультиклассовой классификации, и мы будем отслеживать метрику точности классификации, которая подходит, учитывая, что у нас одинаковое количество примеров в каждом из 10 классов.

Функция define_model () ниже определит и вернет эту модель.

# определить модель cnn def define_model (): model = Последовательный () model.add (Conv2D (32, (3, 3), активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1))) model.add (MaxPooling2D ((2, 2))) model.add (Сглаживание ()) model.add (Dense (100, активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’)) model.add (Плотный (10, активация = ‘softmax’)) # скомпилировать модель opt = SGD (lr = 0.01, импульс = 0,9) model.compile (optimizer = opt, loss = ‘category_crossentropy’, metrics = [‘precision’]) вернуть модель

# define cnn model

def define_model ():

model = Sequential ()

model.add (Conv2D (32, (3, 3), activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1)))

model.add (MaxPooling2D ((2, 2)))

model. add (Flatten ())

model.add (Dense (100, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add (Dense (10, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01 , импульс = 0,9)

model.compile (optimizer = opt, loss =’ategorical_crossentropy ‘, metrics = [‘ precision ‘])

return model

Оценить модель

После того, как модель определена, нам нужно ее оценить.

Модель будет оцениваться с использованием 5-кратной перекрестной проверки.Значение k = 5 было выбрано, чтобы обеспечить основу как для повторной оценки, так и не быть слишком большим, чтобы требовать длительного времени. Каждый набор тестов будет составлять 20% от набора обучающих данных или около 12 000 примеров, что близко к размеру фактического набора тестов для этой задачи.

Обучающий набор данных перетасовывается перед разделением, и выборка перетасовывается каждый раз, так что любая модель, которую мы оцениваем, будет иметь одинаковые обучающие и тестовые наборы данных в каждом сгибе, обеспечивая сравнение яблок с яблоками.

Мы обучим базовую модель для скромных 10 эпох обучения с размером пакета по умолчанию из 32 примеров. Набор тестов для каждого свертка будет использоваться для оценки модели как в каждую эпоху тренировочного прогона, чтобы мы могли позже создать кривые обучения, так и в конце прогона, чтобы мы могли оценить производительность модели. Таким образом, мы будем отслеживать итоговую историю каждого запуска, а также точность классификации сгиба.

Функция calculate_model () ниже реализует это поведение, принимая набор обучающих данных в качестве аргументов и возвращая список оценок точности и историй обучения, которые можно затем обобщить.

# оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки def оценивать_модель (dataX, dataY, n_folds = 5): оценки, истории = список (), список () # подготовить перекрестную проверку kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1) # перечислить разбиения для train_ix, test_ix в kfold. split (dataX): # определить модель модель = define_model () # выбираем строки для обучения и тестирования trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix], dataY [test_ix] # подходящая модель история = модель.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0) # оценить модель _, acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0) print (‘>% .3f’% (согласно * 100.0)) # добавить оценки scores.append (acc) history.append (история) вернуть результаты, истории

# оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки

def Assessment_model (dataX, dataY, n_folds = 5):

scores, history = list (), list ()

# подготовить перекрестную проверку

kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1)

# перечислить разбиения

для train_ix, test_ix в kfold.split (dataX):

# определить модель

model = define_model ()

# выбрать строки для обучения и тестирования

trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix] , dataY [test_ix]

# fit model

history = model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0)

# оценить модель

_ , acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0)

print (‘>%.3f ‘% (acc * 100.0))

# append scores

scores.append (acc)

history.append (history)

return scores, history

Настоящие результаты

После того, как модель будет оценена, мы можем представить результаты.

Необходимо представить два ключевых аспекта: диагностику обучающего поведения модели во время обучения и оценку производительности модели. Их можно реализовать с помощью отдельных функций.

Во-первых, диагностика включает создание линейного графика, показывающего производительность модели на поезде и наборе тестов во время каждого раза k-кратной перекрестной проверки. Эти графики полезны для понимания того, соответствует ли модель избыточному, недостаточному или хорошо подходит для набора данных.

Мы создадим одну фигуру с двумя частями графика, одна для потерь, а другая для точности. Синие линии будут указывать на производительность модели в наборе обучающих данных, а оранжевые линии — на производительность на удерживаемом наборе тестовых данных.Функция summarize_diagnostics () ниже создает и показывает этот график с учетом собранных историй обучения.

# построить диагностические кривые обучения def summarize_diagnostics (истории): для i в диапазоне (len (истории)): # потеря сюжета pyplot.subplot (211) pyplot.title (‘потеря перекрестной энтропии’) pyplot.plot (history [i] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’) # точность сюжета пиплот.подсюжет (212) pyplot.title (‘Точность классификации’) pyplot.plot (history [i] .history [‘точность’], color = ‘blue’, label = ‘train’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’) pyplot.show ()

# plot диагностические кривые обучения

def summarize_diagnostics (history):

for i in range (len (stories)):

# plot loss

pyplot.subplot (211)

pyplot.title (‘Перекрестная потеря энтропии’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot. plot (histories [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

# точность графика

pyplot.subplot (212)

pyplot.title (‘Точность классификации’)

pyplot.plot (history [i] . history [‘precision’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

pyplot.показать ()

Затем оценки точности классификации, полученные во время каждой кратности, можно суммировать, вычислив среднее значение и стандартное отклонение. Это обеспечивает оценку средней ожидаемой производительности модели, обученной на этом наборе данных, с оценкой средней дисперсии в среднем. Мы также подведем итоги распределения оценок, создав и отобразив график в виде прямоугольников и усов.

Функция summarize_performance () ниже реализует это для заданного списка оценок, собранных во время оценки модели.

# подвести итоги работы модели def summarize_performance (баллы): # распечатать сводку print (‘Точность: среднее =%. 3f std =%. 3f, n =% d’% (среднее (баллы) * 100, стандартное (баллы) * 100, len (баллы))) # график результатов в виде коробок и усов pyplot.boxplot (баллы) pyplot.show ()

# summarize model performance

def summarize_performance (scores):

# print summary

print (‘Точность: среднее =%.3f std =%. 3f, n =% d ‘% (среднее (баллы) * 100, std (баллы) * 100, len (баллы)))

# графики результатов в виде прямоугольников и усов

pyplot.boxplot (баллы )

pyplot.show ()

Полный пример

Нам нужна функция, которая будет управлять тестовой привязью.

Это включает вызов всех функций определения.

# запускаем тестовую программу для оценки модели def run_test_harness (): # загрузить набор данных trainX, trainY, testX, testY = load_dataset () # подготовить данные пикселей trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX) # оценить модель оценки, истории = оценка_модель (trainX, trainY) # кривые обучения summarize_diagnostics (истории) # подвести итоги расчетной производительности summarize_performance (баллы)

# запустить тестовую программу для оценки модели

def run_test_harness ():

# загрузить набор данных

trainX, trainY, testX, testY = load_dataset ()

# подготовить данные пикселей

trainX, testX = Prep_pixels trainX, testX)

# оцените модель

оценки, истории = оценка_модель (trainX, trainY)

# кривые обучения

summarize_diagnostics (истории)

# суммируйте оценочную производительность

summarize_performance (баллы)

Теперь у нас есть все необходимое; Полный пример кода для базовой модели сверточной нейронной сети в наборе данных MNIST приведен ниже.

# базовая модель cnn для fashion mnist из среднего значения импорта из numpy import std из matplotlib import pyplot из sklearn.model_selection импорт KFold из keras.datasets импортировать fashion_mnist from keras.utils import to_categorical из keras.models импортировать Последовательный из keras.layers импортировать Conv2D из keras.layers импорт MaxPooling2D из keras.layers import Плотный из keras.layers import Flatten из кераса.оптимизаторы импортируют SGD # загрузить поезд и тестовый набор данных def load_dataset (): # загрузить набор данных (trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data () # преобразовать набор данных в один канал trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1)) testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1)) # одно горячее кодирование целевых значений trainY = to_categorical (trainY) testY = to_categorical (testY) вернуть trainX, trainY, testX, testY # масштабный пиксель def Prep_pixels (поезд, тест): # преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой train_norm = поезд.astype (‘float32’) test_norm = test.astype (‘float32’) # нормализовать до диапазона 0-1 train_norm = train_norm / 255.0 test_norm = test_norm / 255.0 # вернуть нормализованные изображения вернуть train_norm, test_norm # определить модель cnn def define_model (): model = Последовательный () model.add (Conv2D (32, (3, 3), активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1))) model.add (MaxPooling2D ((2, 2))) model.add (Сглаживание ()) модель.добавить (Плотный (100, активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’)) model.add (Плотный (10, активация = ‘softmax’)) # скомпилировать модель opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9) model.compile (optimizer = opt, loss = ‘category_crossentropy’, metrics = [‘precision’]) модель возврата # оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки def оценивать_модель (dataX, dataY, n_folds = 5): оценки, истории = список (), список () # подготовить перекрестную проверку kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1) # перечислить разбиения для train_ix, test_ix в kfold. split (dataX): # определить модель модель = define_model () # выбираем строки для обучения и тестирования trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix], dataY [test_ix] # подходящая модель history = model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0) # оценить модель _, acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0) print (‘>% .3f’% (согласно * 100.0)) # добавить оценки scores.append (acc) истории.добавить (история) вернуть оценки, истории # построить диагностические кривые обучения def summarize_diagnostics (истории): для i в диапазоне (len (истории)): # потеря сюжета pyplot.subplot (211) pyplot.title (‘потеря перекрестной энтропии’) pyplot.plot (history [i] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’) # точность сюжета pyplot.subplot (212) pyplot.title (‘Точность классификации’) пиплот.сюжет (истории [i]. история [‘точность’], цвет = ‘синий’, метка = ‘поезд’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’) pyplot.show () # подвести итоги работы модели def summarize_performance (баллы): # распечатать сводку print (‘Точность: среднее =%. 3f std =%. 3f, n =% d’% (среднее (баллы) * 100, стандартное (баллы) * 100, len (баллы))) # график результатов в виде коробок и усов pyplot.boxplot (баллы) pyplot.show () # запускаем тестовую программу для оценки модели def run_test_harness (): # загрузить набор данных trainX, trainY, testX, testY = load_dataset () # подготовить данные пикселей trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX) # оценить модель оценки, истории = оценка_модель (trainX, trainY) # кривые обучения summarize_diagnostics (истории) # подвести итоги расчетной производительности summarize_performance (баллы) # точка входа, запускаем тестовый жгут run_test_harness ()

0005

9 0004 64

9000

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

# baseline cnn model for fashion mnist

from numpy import mean

from numpy import std

from matplotlib import pyplot

from sklearn. model_selection import KFold

from keras.datasets import fashion_mnist

from keras.utils import to_categorical

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D

from keras.layers import

d keras.layers import

Dense

из keras.layers import Flatten

from keras.optimizers import SGD

# load train and test dataset

def load_dataset ():

# load dataset

(trainX, trainY), (test testY) = fashion_mnist.load_data ()

# преобразовать набор данных в один канал

trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1))

testX = testX.reshape ((testX.shape [0 ], 28, 28, 1))

# one целевые значения горячего кодирования

trainY = to_categorical (trainY)

testY = to_categorical (testY)

return trainX, trainY, testX, testY

# scale

def Prep_pixels (train, test):

# преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой

train_norm = train.astype (‘float32’)

test_norm = test.astype (‘float32’)

# нормализовать до диапазона 0-1

train_norm = train_norm / 255.0

test_norm = test_norm / 255.0

# вернуть нормализованные изображения

return train_norm, test_norm

# define cnn model

def define_model ():

model = Sequential ()

model.add (Conv2D (32, (3, 3), activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘ he_uniform ‘, input_shape = (28, 28, 1)))

модель.add (MaxPooling2D ((2, 2)))

model.add (Flatten ())

model.add (Dense (100, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add ( Dense (10, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (optimizer = opt, loss = ‘categoryorical_crossentropy’, metrics = [‘ точность ‘])

return model

# оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки

def Assessment_model (dataX, dataY, n_folds = 5):

оценки, history = list (), list ()

# подготовить перекрестную проверку

kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1)

# перечислить разбиения

для train_ix, test_ix в kfold.split (dataX):

# определить модель

model = define_model ()

# выбрать строки для обучения и тестирования

trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix] , dataY [test_ix]

# fit model

history = model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0)

# оценить модель

_ , acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0)

print (‘>%.3f ‘% (acc * 100.0))

# добавить оценки

scores.append (acc)

history.append (history)

return scores, history

# построить диагностические кривые обучения

def summarize_diagnostics ( историй):

для i в диапазоне (len (истории)):

# потеря графика

pyplot.subplot (211)

pyplot.title (‘Cross Entropy Loss’)

pyplot.plot (history [i ] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

# точность графика

pyplot.subplot (212)

pyplot.title (‘Точность классификации’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘precision’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

pyplot.show ()

# подвести итоги производительности модели

def summarize_performance (scores):

# print summary

print (‘Accuracy: mean =%.3f std =%. 3f, n =% d ‘% (среднее (баллы) * 100, std (баллы) * 100, len (баллы)))

# графики результатов в виде прямоугольников и усов

pyplot.boxplot (баллы )

pyplot.show ()

# запустить тестовую программу для оценки модели

def run_test_harness ():

# загрузить набор данных

trainX, trainY, testX, testY = load_dataset ()

данные пикселей

trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# оцените модель

баллов, history = eval_model (trainX, trainY)

# кривые обучения

summarize_diagnostics (history)

# суммируйте

# суммируйте оценочную производительность summarize_performance (scores)

# точка входа, запустить тестовую среду

run_test_harness ()

При выполнении примера печатается точность классификации для каждого этапа процесса перекрестной проверки.Это помогает понять, что оценка модели продолжается.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Подумайте о том, чтобы запустить пример несколько раз и сравнить средний результат.

Мы видим, что для каждой кратности базовая модель достигла коэффициента ошибок ниже 10%, а в двух случаях — 98% и 99% точности. Это хорошие результаты.

> 91.200 > 91,217 > 90,958 > 91,242 > 91,317

> 91.200

> 91.217

> 90.958

> 91.242

> 91.317

Затем показан диагностический график, дающий представление о поведении модели при обучении по каждой складке.

В этом случае мы можем видеть, что модель в целом хорошо подходит, при этом кривые обучения и тестирования сходятся.Могут быть некоторые признаки небольшого переобучения.

Кривые обучения потерям и точности для базовой модели в моде, набор данных MNIST, во время перекрестной проверки k-сгибов

Затем рассчитывается сводка производительности модели. Мы видим, что в этом случае оценка модели составляет около 96%, что впечатляет.

Точность: среднее значение = 91,187 стандартное значение = 0,121, n = 5

Точность: среднее = 91.187 std = 0,121, n = 5

Наконец, создается диаграмма в виде прямоугольников и усов, чтобы суммировать распределение оценок точности.

Диаграмма-квадратик и усы-оценки-оценки-для-базовой-модели-в-моде-MNIST-Dataset-Evaluated-Using-k-Fold-Cross-Validation

Как и следовало ожидать, распределение распространилось на низкие девяностые.

Теперь у нас есть надежная испытательная система и хорошо работающая базовая модель.

Как разработать улучшенную модель

Есть много способов улучшить базовую модель.

Мы рассмотрим области, которые часто приводят к улучшениям, так называемые «низко висящие плоды». Первый будет изменением сверточной операции для добавления заполнения, а второй будет основываться на этом, чтобы увеличить количество фильтров.

Свертки с заполнением

Добавление заполнения к сверточной операции часто может привести к повышению производительности модели, поскольку большему количеству входных изображений карт функций предоставляется возможность участвовать или вносить свой вклад в выходные данные

По умолчанию сверточная операция использует заполнение « действит. », что означает, что свертки применяются только там, где это возможно.Это можно изменить на заполнение « тот же », чтобы вокруг ввода добавлялись нулевые значения, так что вывод имел тот же размер, что и ввод.

… model.add (Conv2D (32, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1)))

…

model.add (Conv2D (32, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1)))

Полный список кода, включая изменение заполнения, приведен ниже для полноты.

# модель с заполненными свертками для набора данных fashion mnist из среднего значения импорта из numpy import std из matplotlib import pyplot из sklearn.model_selection импорт KFold из keras.datasets импортировать fashion_mnist from keras.utils import to_categorical из keras.models импортировать Последовательный из keras.layers импортировать Conv2D из keras.layers импорт MaxPooling2D из keras.layers import Плотный из keras.layers import Flatten из кераса.оптимизаторы импортируют SGD # загрузить поезд и тестовый набор данных def load_dataset (): # загрузить набор данных (trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data () # преобразовать набор данных в один канал trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1)) testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1)) # одно горячее кодирование целевых значений trainY = to_categorical (trainY) testY = to_categorical (testY) вернуть trainX, trainY, testX, testY # масштабный пиксель def Prep_pixels (поезд, тест): # преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой train_norm = поезд.astype (‘float32’) test_norm = test.astype (‘float32’) # нормализовать до диапазона 0-1 train_norm = train_norm / 255.0 test_norm = test_norm / 255.0 # вернуть нормализованные изображения вернуть train_norm, test_norm # определить модель cnn def define_model (): model = Последовательный () model.add (Conv2D (32, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1))) model.add (MaxPooling2D ((2, 2))) model.add (Сглаживание ()) модель.добавить (Плотный (100, активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’)) model.add (Плотный (10, активация = ‘softmax’)) # скомпилировать модель opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9) model.compile (optimizer = opt, loss = ‘category_crossentropy’, metrics = [‘precision’]) модель возврата # оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки def оценивать_модель (dataX, dataY, n_folds = 5): оценки, истории = список (), список () # подготовить перекрестную проверку kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1) # перечислить разбиения для train_ix, test_ix в kfold.split (dataX): # определить модель модель = define_model () # выбираем строки для обучения и тестирования trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix], dataY [test_ix] # подходящая модель history = model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0) # оценить модель _, acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0) print (‘>% .3f’% (согласно * 100.0)) # добавить оценки scores.append (acc) истории.добавить (история) вернуть оценки, истории # построить диагностические кривые обучения def summarize_diagnostics (истории): для i в диапазоне (len (истории)): # потеря сюжета pyplot.subplot (211) pyplot.title (‘потеря перекрестной энтропии’) pyplot.plot (history [i] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’) # точность сюжета pyplot.subplot (212) pyplot.title (‘Точность классификации’) пиплот.сюжет (истории [i]. история [‘точность’], цвет = ‘синий’, метка = ‘поезд’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’) pyplot.show () # подвести итоги работы модели def summarize_performance (баллы): # распечатать сводку print (‘Точность: среднее =%. 3f std =%. 3f, n =% d’% (среднее (баллы) * 100, стандартное (баллы) * 100, len (баллы))) # график результатов в виде коробок и усов pyplot.boxplot (баллы) pyplot.show () # запускаем тестовую программу для оценки модели def run_test_harness (): # загрузить набор данных trainX, trainY, testX, testY = load_dataset () # подготовить данные пикселей trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX) # оценить модель оценки, истории = оценка_модель (trainX, trainY) # кривые обучения summarize_diagnostics (истории) # подвести итоги расчетной производительности summarize_performance (баллы) # точка входа, запускаем тестовый жгут run_test_harness ()

0005

9 0004 64

9000

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

# модель с заполненными свертками для набора данных fashion mnist

из numpy import mean

из numpy import std

из matplotlib import pyplot

from sklearn.model_selection import KFold

from keras.datasets import fashion_mnist

from keras.utils import to_categorical

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D

from keras.layers import

d keras.layers import

Dense

из keras.layers import Flatten

from keras.optimizers import SGD

# load train and test dataset

def load_dataset ():

# load dataset

(trainX, trainY), (test testY) = fashion_mnist.load_data ()

# преобразовать набор данных в один канал

trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1))

testX = testX.reshape ((testX.shape [0 ], 28, 28, 1))

# one целевые значения горячего кодирования

trainY = to_categorical (trainY)

testY = to_categorical (testY)

return trainX, trainY, testX, testY

# scale

def Prep_pixels (train, test):

# преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой

train_norm = train.astype (‘float32’)

test_norm = test.astype (‘float32’)

# нормализовать до диапазона 0-1

train_norm = train_norm / 255.0

test_norm = test_norm / 255.0

# вернуть нормализованные изображения

return train_norm, test_norm

# define cnn model

def define_model ():

model = Sequential ()

model.add (Conv2D (32, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘) relu ‘, kernel_initializer =’ he_uniform ‘, input_shape = (28, 28, 1)))

модель.add (MaxPooling2D ((2, 2)))

model.add (Flatten ())

model.add (Dense (100, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add ( Dense (10, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (optimizer = opt, loss = ‘categoryorical_crossentropy’, metrics = [‘ точность ‘])

return model

# оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки

def Assessment_model (dataX, dataY, n_folds = 5):

оценки, history = list (), list ()

# подготовить перекрестную проверку

kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1)

# перечислить разбиения

для train_ix, test_ix в kfold.split (dataX):

# определить модель

model = define_model ()

# выбрать строки для обучения и тестирования

trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix] , dataY [test_ix]

# fit model

history = model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0)

# оценить модель

_ , acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0)

print (‘>%.3f ‘% (acc * 100.0))

# добавить оценки

scores.append (acc)

history.append (history)

return scores, history

# построить диагностические кривые обучения

def summarize_diagnostics ( историй):

для i в диапазоне (len (истории)):

# потеря графика

pyplot.subplot (211)

pyplot.title (‘Cross Entropy Loss’)

pyplot.plot (history [i ] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

# точность графика

pyplot.subplot (212)

pyplot.title (‘Точность классификации’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘precision’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

pyplot.show ()

# подвести итоги производительности модели

def summarize_performance (scores):

# print summary

print (‘Accuracy: mean =%.3f std =%. 3f, n =% d ‘% (среднее (баллы) * 100, std (баллы) * 100, len (баллы)))

# графики результатов в виде прямоугольников и усов

pyplot.boxplot (баллы )

pyplot.show ()

# запустить тестовую программу для оценки модели

def run_test_harness ():

# загрузить набор данных

trainX, trainY, testX, testY = load_dataset ()

данные пикселей

trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# оцените модель

баллов, history = eval_model (trainX, trainY)

# кривые обучения

summarize_diagnostics (history)

# суммируйте

# суммируйте оценочную производительность summarize_performance (scores)

# точка входа, запустить тестовую среду

run_test_harness ()

Повторный запуск примера сообщает о производительности модели для каждого этапа процесса перекрестной проверки.

Мы можем увидеть, возможно, небольшое улучшение производительности модели по сравнению с базовой линией во всех сегментах перекрестной проверки.

> 90,875 > 91,442 > 91,242 > 91,275 > 91,450

> 90.875

> 91,442

> 91,242

> 91,275

> 91,450

Создается график кривых обучения. Как и в случае с базовой моделью, мы можем увидеть небольшое переоснащение. С этим можно было бы справиться, возможно, с использованием регуляризации или обучения меньшему количеству эпох.

Кривые обучения-потери и точности-для-того же-заполнения-в-моде-MNIST-Dataset-Во время-k-Fold-Cross-Validation

Далее представлена расчетная производительность модели, показывающая производительность с очень небольшим снижением средней точности модели, 91.257% по сравнению с 91,187% с базовой моделью.

Это может быть или не быть реальным эффектом, поскольку он находится в пределах стандартного отклонения. Возможно, большее количество повторений эксперимента сможет выявить этот факт.

Точность: среднее значение = 91,257 стандартное значение = 0,209, n = 5

Точность: среднее = 91,257 стандартное = 0,209, n = 5

Диаграмма-квадратик и усы-оценки-оценки-для-одинакового заполнения-на-моде-MNIST-Dataset-Evaluated-Using-k-Fold-Cross-Validation

Увеличивающие фильтры

Увеличение количества фильтров, используемых в сверточном слое, часто может улучшить производительность, поскольку может предоставить больше возможностей для извлечения простых функций из входных изображений.

Это особенно актуально, когда используются очень маленькие фильтры, такие как 3×3 пикселя.

В этом изменении мы можем увеличить количество фильтров в сверточном слое с 32 до удвоения по сравнению с 64. Мы также будем опираться на возможное улучшение, предлагаемое с помощью заполнения « то же ».

… model.add (Conv2D (64, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1)))

…

model.add (Conv2D (64, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1)))

Полный список кода, включая изменение заполнения, приведен ниже для полноты.

# модель с двойными фильтрами для набора данных fashion mnist из среднего значения импорта из numpy import std из matplotlib import pyplot из sklearn.model_selection импорт KFold из кераса.наборы данных импортировать fashion_mnist from keras.utils import to_categorical из keras.models импортировать Последовательный из keras.layers импортировать Conv2D из keras.layers импорт MaxPooling2D из keras.layers import Плотный из keras.layers import Flatten от keras.optimizers импортные SGD # загрузить поезд и тестовый набор данных def load_dataset (): # загрузить набор данных (trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data () # преобразовать набор данных в один канал trainX = поездX.изменить форму ((trainX.shape [0], 28, 28, 1)) testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1)) # одно горячее кодирование целевых значений trainY = to_categorical (trainY) testY = to_categorical (testY) вернуть trainX, trainY, testX, testY # масштабный пиксель def Prep_pixels (поезд, тест): # преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой train_norm = train.astype (‘float32’) test_norm = test.astype (‘float32’) # нормализовать до диапазона 0-1 train_norm = train_norm / 255.0 тест_норма = тест_норм / 255.0 # вернуть нормализованные изображения вернуть train_norm, test_norm # определить модель cnn def define_model (): model = Последовательный () model.add (Conv2D (64, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1))) model.add (MaxPooling2D ((2, 2))) model.add (Сглаживание ()) model.add (Dense (100, активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’)) model.add (Плотный (10, активация = ‘softmax’)) # скомпилировать модель opt = SGD (lr = 0.01, импульс = 0,9) model.compile (optimizer = opt, loss = ‘category_crossentropy’, metrics = [‘precision’]) модель возврата # оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки def оценивать_модель (dataX, dataY, n_folds = 5): оценки, истории = список (), список () # подготовить перекрестную проверку kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1) # перечислить разбиения для train_ix, test_ix в kfold.split (dataX): # определить модель модель = define_model () # выбираем строки для обучения и тестирования trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix], dataY [test_ix] # подходящая модель история = модель.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0) # оценить модель _, acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0) print (‘>% .3f’% (согласно * 100.0)) # добавить оценки scores.append (acc) history.append (история) вернуть оценки, истории # построить диагностические кривые обучения def summarize_diagnostics (истории): для i в диапазоне (len (истории)): # потеря сюжета pyplot.subplot (211) пиплот.title («Перекрестная потеря энтропии») pyplot.plot (history [i] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’) # точность сюжета pyplot.subplot (212) pyplot.title (‘Точность классификации’) pyplot.plot (history [i] .history [‘точность’], color = ‘blue’, label = ‘train’) pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’) pyplot.show () # подвести итоги работы модели def summarize_performance (баллы): # распечатать сводку print (‘Точность: среднее =%.3f std =%. 3f, n =% d ‘% (среднее (баллы) * 100, стандартное (баллы) * 100, len (баллы))) # график результатов в виде коробок и усов pyplot.boxplot (баллы) pyplot.show () # запускаем тестовую программу для оценки модели def run_test_harness (): # загрузить набор данных trainX, trainY, testX, testY = load_dataset () # подготовить данные пикселей trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX) # оценить модель оценки, истории = оценка_модель (trainX, trainY) # кривые обучения summarize_diagnostics (истории) # подвести итоги расчетной производительности summarize_performance (баллы) # точка входа, запускаем тестовый жгут run_test_harness ()

0005

9 0004 64

9000

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

# модель с двойными фильтрами для набора данных fashion mnist

из numpy import mean

из numpy import std

из matplotlib import pyplot

from sklearn.model_selection import KFold

from keras.datasets import fashion_mnist

from keras.utils import to_categorical

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D

from keras.layers import

d keras.layers import

Dense

из keras.layers import Flatten

from keras.optimizers import SGD

# load train and test dataset

def load_dataset ():

# load dataset

(trainX, trainY), (test testY) = fashion_mnist.load_data ()

# преобразовать набор данных в один канал

trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1))

testX = testX.reshape ((testX.shape [0 ], 28, 28, 1))

# one целевые значения горячего кодирования

trainY = to_categorical (trainY)

testY = to_categorical (testY)

return trainX, trainY, testX, testY

# scale

def Prep_pixels (train, test):

# преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой

train_norm = train.astype (‘float32’)

test_norm = test.astype (‘float32’)

# нормализовать до диапазона 0-1

train_norm = train_norm / 255.0

test_norm = test_norm / 255.0

# вернуть нормализованные изображения

return train_norm, test_norm

# define cnn model

def define_model ():

model = Sequential ()

model.add (Conv2D (64, (3, 3), padding = ‘same’, activate = ‘ relu ‘, kernel_initializer =’ he_uniform ‘, input_shape = (28, 28, 1)))

модель.add (MaxPooling2D ((2, 2)))

model.add (Flatten ())

model.add (Dense (100, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add ( Dense (10, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (optimizer = opt, loss = ‘categoryorical_crossentropy’, metrics = [‘ точность ‘])

return model

# оценить модель с помощью k-кратной перекрестной проверки

def Assessment_model (dataX, dataY, n_folds = 5):

оценки, history = list (), list ()

# подготовить перекрестную проверку

kfold = KFold (n_folds, shuffle = True, random_state = 1)

# перечислить разбиения

для train_ix, test_ix в kfold.split (dataX):

# определить модель

model = define_model ()

# выбрать строки для обучения и тестирования

trainX, trainY, testX, testY = dataX [train_ix], dataY [train_ix], dataX [test_ix] , dataY [test_ix]

# fit model

history = model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, validation_data = (testX, testY), verbose = 0)

# оценить модель

_ , acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0)

print (‘>%.3f ‘% (acc * 100.0))

# добавить оценки

scores.append (acc)

history.append (history)

return scores, history

# построить диагностические кривые обучения

def summarize_diagnostics ( историй):

для i в диапазоне (len (истории)):

# потеря графика

pyplot.subplot (211)

pyplot.title (‘Cross Entropy Loss’)

pyplot.plot (history [i ] .history [‘loss’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘val_loss’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

# точность графика

pyplot.subplot (212)

pyplot.title (‘Точность классификации’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘precision’], color = ‘blue’, label = ‘train’)

pyplot.plot (history [i] .history [‘val_accuracy’], color = ‘orange’, label = ‘test’)

pyplot.show ()

# подвести итоги производительности модели

def summarize_performance (scores):

# print summary

print (‘Accuracy: mean =%.3f std =%. 3f, n =% d ‘% (среднее (баллы) * 100, std (баллы) * 100, len (баллы)))

# графики результатов в виде прямоугольников и усов

pyplot.boxplot (баллы )

pyplot.show ()

# запустить тестовую программу для оценки модели

def run_test_harness ():

# загрузить набор данных

trainX, trainY, testX, testY = load_dataset ()

данные пикселей

trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# оцените модель

баллов, history = eval_model (trainX, trainY)

# кривые обучения

summarize_diagnostics (history)

# суммируйте

# суммируйте оценочную производительность summarize_performance (scores)

# точка входа, запустить тестовую среду

run_test_harness ()

Запуск примера показывает производительность модели для каждого этапа процесса перекрестной проверки.

Оценка на кратность может указывать на некоторое дальнейшее улучшение по сравнению с исходным уровнем и с использованием только одного и того же заполнения.

> 90,917 > 90,908 > 90,175 > 91,158 > 91,408

> 90.917

> 90,908

> 90,175

> 91,158

> 91,408

Создается график кривых обучения, в этом случае показывающий, что модели все еще имеют разумное соответствие задаче с небольшим признаком переобучения некоторых прогонов.

Кривые обучения потерям и точности для дополнительных фильтров и заполнения в моде, набор данных MNIST, во время перекрестной проверки k-Fold

Далее представлена расчетная производительность модели, показывающая небольшое улучшение производительности по сравнению с базовой линией с 90.С 913% до 91,257%.

Опять же, изменение все еще находится в пределах стандартного отклонения, и неясно, является ли эффект реальным.

Точность: среднее значение = 90,913 стандартное отклонение = 0,412, n = 5

Точность: среднее значение = 90,913 стандартное значение = 0,412, n = 5

Как завершить модель и сделать прогнозы

Процесс улучшения модели может продолжаться до тех пор, пока у нас есть идеи, время и ресурсы для их проверки.

В какой-то момент должна быть выбрана и принята окончательная конфигурация модели. В этом случае мы будем простыми и будем использовать базовую модель в качестве окончательной.

Сначала мы завершим нашу модель, но подгоним модель ко всему набору обучающих данных и сохраним модель в файл для дальнейшего использования. Затем мы загрузим модель и оценим ее производительность на имеющемся тестовом наборе данных, чтобы получить представление о том, насколько хорошо выбранная модель действительно работает на практике. Наконец, мы будем использовать сохраненную модель, чтобы сделать прогноз на одном изображении.

Сохранить окончательную модель

Окончательная модель обычно подходит для всех доступных данных, таких как комбинация всех наборов данных для поездов и тестов.

В этом руководстве мы намеренно удерживаем тестовый набор данных, чтобы мы могли оценить производительность окончательной модели, что может быть хорошей идеей на практике. Таким образом, мы подгоним нашу модель только к набору обучающих данных.

# подходящая модель model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, verbose = 0)

# подходит модель

модель.fit (trainX, trainY, эпохи = 10, размер_пакета = 32, подробный = 0)

После подгонки мы можем сохранить окончательную модель в файл h5, вызвав для модели функцию save () и передав выбранное имя файла.

# сохранить модель model.save (‘final_model.h5’)

# сохранить модель

model.save (‘final_model.h5’)

Примечание : для сохранения и загрузки модели Keras требуется, чтобы на вашей рабочей станции была установлена библиотека h5py.

Полный пример подгонки окончательной модели к набору обучающих данных и сохранения ее в файл приведен ниже.

# сохраняем окончательную модель в файл из keras.datasets импортировать fashion_mnist from keras.utils import to_categorical из keras.models импортировать Последовательный из keras.layers импортировать Conv2D из keras.layers импорт MaxPooling2D из keras.layers import Плотный из keras.layers import Flatten от keras.optimizers импортные SGD # загрузить поезд и тестовый набор данных def load_dataset (): # загрузить набор данных (trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data () # преобразовать набор данных в один канал trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1)) testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1)) # одно горячее кодирование целевых значений trainY = to_categorical (trainY) testY = to_categorical (testY) вернуть trainX, trainY, testX, testY # масштабный пиксель def Prep_pixels (поезд, тест): # преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой train_norm = train.astype (‘float32’) test_norm = test.astype (‘float32’) # нормализовать до диапазона 0-1 поезд_норм = поезд_норм / 255.0 test_norm = test_norm / 255.0 # вернуть нормализованные изображения вернуть train_norm, test_norm # определить модель cnn def define_model (): model = Последовательный () model.add (Conv2D (32, (3, 3), активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’, input_shape = (28, 28, 1))) model.add (MaxPooling2D ((2, 2))) model.add (Сглаживание ()) model.add (Dense (100, активация = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’)) model.add (Плотный (10, активация = ‘softmax’)) # скомпилировать модель opt = SGD (lr = 0.01, импульс = 0,9) model.compile (optimizer = opt, loss = ‘category_crossentropy’, metrics = [‘precision’]) модель возврата # запускаем тестовую программу для оценки модели def run_test_harness (): # загрузить набор данных trainX, trainY, testX, testY = load_dataset () # подготовить данные пикселей trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX) # определить модель модель = define_model () # подходящая модель model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, verbose = 0) # сохранить модель модель.сохранить (‘final_model.h5’) # точка входа, запускаем тестовый жгут run_test_harness ()

0005

# сохраняем окончательную модель в файл

из keras.наборы данных import fashion_mnist

from keras.utils import to_categorical

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D

from keras.layers import MaxPooling2D

from keras.layers import

from keras.layers

from keras.layers import 9000.layers

from keras.layers import D Flatten

из keras.optimizers import SGD

# загрузить поезд и тестовый набор данных

def load_dataset ():

# загрузить набор данных

(trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data ()

# преобразовать набор данных в один канал

trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1))

testX = testX.reshape ((testX.shape [0 ], 28, 28, 1))

# one целевые значения горячего кодирования

trainY = to_categorical (trainY)

testY = to_categorical (testY)

return trainX, trainY, testX, testY

# scale

def Prep_pixels (train, test):

# преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой

train_norm = train.astype (‘float32’)

test_norm = test.astype (‘float32’)

# нормализовать до диапазона 0-1

train_norm = train_norm / 255.0

test_norm = test_norm / 255.0

# вернуть нормализованные изображения

return train_norm, test_norm

# define cnn model

def define_model ():

model = Sequential ()

model.add (Conv2D (32, (3, 3), activate = ‘relu’, kernel_initializer = ‘ he_uniform ‘, input_shape = (28, 28, 1)))

модель.add (MaxPooling2D ((2, 2)))

model.add (Flatten ())

model.add (Dense (100, Activation = ‘relu’, kernel_initializer = ‘he_uniform’))

model.add ( Dense (10, activate = ‘softmax’))

# скомпилировать модель

opt = SGD (lr = 0,01, импульс = 0,9)

model.compile (optimizer = opt, loss = ‘categoryorical_crossentropy’, metrics = [‘ точность ‘])

return model

# запустить тестовую программу для оценки модели

def run_test_harness ():

# загрузить набор данных

trainX, trainY, testX, testY = load_dataset ()

# prepare данные пикселей

trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# define model

model = define_model ()

# fit model

model.fit (trainX, trainY, epochs = 10, batch_size = 32, verbose = 0)

# save model

model.save (‘final_model.h5’)

# точка входа, запуск тестовой среды

run_test_harness ()

После выполнения этого примера в вашем текущем рабочем каталоге будет файл размером 1,2 мегабайта с именем « final_model.h5 ».

Оценка окончательной модели

Теперь мы можем загрузить окончательную модель и оценить ее на имеющемся тестовом наборе данных.

Это то, что мы могли бы сделать, если бы были заинтересованы в представлении эффективности выбранной модели заинтересованным сторонам проекта.

Модель может быть загружена с помощью функции load_model () .

Полный пример загрузки сохраненной модели и ее оценки в тестовом наборе данных приведен ниже.

# оценить глубинную модель на тестовом наборе данных из keras.datasets импортировать fashion_mnist из keras.models импортировать load_model из кераса.utils import to_categorical # загрузить поезд и тестовый набор данных def load_dataset (): # загрузить набор данных (trainX, trainY), (testX, testY) = fashion_mnist.load_data () # преобразовать набор данных в один канал trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1)) testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1)) # одно горячее кодирование целевых значений trainY = to_categorical (trainY) testY = to_categorical (testY) вернуть trainX, trainY, testX, testY # масштабный пиксель def Prep_pixels (поезд, тест): # преобразовать целые числа в числа с плавающей запятой train_norm = поезд.astype (‘float32’) test_norm = test.astype (‘float32’) # нормализовать до диапазона 0-1 train_norm = train_norm / 255.0 test_norm = test_norm / 255.0 # вернуть нормализованные изображения вернуть train_norm, test_norm # запускаем тестовую программу для оценки модели def run_test_harness (): # загрузить набор данных trainX, trainY, testX, testY = load_dataset () # подготовить данные пикселей trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX) # модель нагрузки model = load_model (‘final_model.h5 ‘) # оценить модель на тестовом наборе данных _, acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0) print (‘>% .3f’% (согласно * 100.0)) # точка входа, запускаем тестовый жгут run_test_harness ()

# оценить глубокую модель на тестовом наборе данных

от keras.наборы данных import fashion_mnist

from keras.models import load_model

from keras.utils import to_categorical

# load train and test dataset

def load_dataset ():

# load dataset

testX, testY) = fashion_mnist.load_data ()

# преобразовать набор данных в один канал

trainX = trainX.reshape ((trainX.shape [0], 28, 28, 1))

testX = testX.reshape ((testX.shape [0], 28, 28, 1))

# целевые значения one hot encode

trainY = to_categorical (trainY)

testY = to_categorical (testY)

return trainX, trainY, testX, testY

# масштабировать пиксели

def Prep_pixels (train, test):

# преобразовать из целых чисел в числа с плавающей запятой

train_norm = train.astype (‘float32’)

test_norm = test.astype (‘float32’)

# нормализовать до диапазона 0-1

train_norm = train_norm / 255.0

test_norm = test_norm / 255.0

# вернуть нормализованные изображения

return train_norm, test_norm

# запустить тестовую программу для оценки модели

def run_test_harness ():

# загрузить набор данных

trainX, trainY, testX, testY = load_dataset ()

# подготовить пиксельные данные train

, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# загрузить модель

model = load_model (‘final_model.h5 ‘)

# оценить модель на тестовом наборе данных

_, acc = model.evaluate (testX, testY, verbose = 0)

print (‘>% .3f ‘% (acc * 100.0))

# точка входа, запускаем тестовый жгут

run_test_harness ()

При выполнении примера загружается сохраненная модель и оценивается модель в удерживаемом наборе тестовых данных.

Вычисляется и распечатывается точность классификации модели в тестовом наборе данных.

В этом случае мы видим, что модель достигла точности 90,990% или чуть менее 10% ошибки классификации, что неплохо.

Сделайте прогноз

Мы можем использовать нашу сохраненную модель, чтобы делать прогнозы на новых изображениях.

Модель предполагает, что новые изображения имеют оттенки серого, они сегментированы так, что одно изображение содержит один предмет одежды по центру на черном фоне, и что размер изображения квадратный с размером 28 × 28 пикселей.

Ниже приведено изображение, извлеченное из тестового набора данных MNIST. Вы можете сохранить его в своем текущем рабочем каталоге с именем файла « sample_image.png ».

Образец одежды (пуловер)

Мы представим, что это совершенно новое и невидимое изображение, подготовленное должным образом, и посмотрим, как мы можем использовать нашу сохраненную модель, чтобы предсказать целое число, которое представляет изображение.В этом примере мы ожидаем класс « 2 » для « Пуловер » (также называемый джемпером).

Во-первых, мы можем загрузить изображение, сделать его форматом в градациях серого и установить размер 28 × 28 пикселей. Затем загруженное изображение может быть изменено, чтобы иметь один канал и представлять одну выборку в наборе данных. Функция load_image () реализует это и возвращает загруженное изображение, готовое для классификации.

Важно отметить, что значения пикселей подготавливаются таким же образом, как значения пикселей были подготовлены для обучающего набора данных при подгонке окончательной модели, в данном случае нормализованной.

# загрузить и подготовить изображение def load_image (имя файла): # загрузить изображение img = load_img (имя файла, оттенки серого = True, target_size = (28, 28)) # преобразовать в массив img = img_to_array (img) # преобразовать в один сэмпл с 1 каналом img = img.reshape (1, 28, 28, 1) # подготовить данные пикселей img = img.astype (‘float32’) img = img / 255,0 вернуть img

# загрузить и подготовить изображение

def load_image (filename):

# загрузить изображение

img = load_img (filename, grayscale = True, target_size = (28, 28))

# преобразовать в массив

img = img_to_array (img)

# преобразовать в один образец с 1 каналом

img = img.reshape (1, 28, 28, 1)

# подготовить данные пикселей

img = img.astype (‘float32’)

img = img / 255.0

return img

Затем мы можем загрузить модель, как в предыдущем разделе, и вызвать функцию pred_classes () , чтобы предсказать одежду на изображении.

# предсказать класс результат = model.predict_classes (img)

# прогнозировать класс

result = model.pred_classes (img)

Полный пример приведен ниже.

# сделать прогноз для нового изображения. из keras.preprocessing.image import load_img из keras.preprocessing.image import img_to_array из keras.models импортировать load_model # загрузить и подготовить изображение def load_image (имя файла): # загрузить изображение img = load_img (имя файла, оттенки серого = True, target_size = (28, 28)) # преобразовать в массив img = img_to_array (img) # преобразовать в один сэмпл с 1 каналом img = img.изменить форму (1, 28, 28, 1) # подготовить данные пикселей img = img.astype (‘float32’) img = img / 255,0 вернуть img # загружаем изображение и прогнозируем класс def run_example (): # загрузить изображение img = load_image (‘sample_image.png’) # модель нагрузки модель = load_model (‘final_model.h5’) # предсказать класс результат = model.predict_classes (img) печать (результат [0]) # точка входа, запустим пример run_example ()

# сделать прогноз для нового изображения.

из keras.preprocessing.image import load_img

из keras.preprocessing.image import img_to_array

из keras.models import load_model

# загрузить и подготовить изображение

def load_image (имя файла)

def load_image изображение

img = load_img (filename, grayscale = True, target_size = (28, 28))

# преобразовать в массив

img = img_to_array (img)

# преобразовать в один образец с 1 каналом

img = img.reshape (1, 28, 28, 1)

# подготовить данные пикселей

img = img.astype (‘float32’)

img = img / 255.0

return img

# загрузить изображение и спрогнозировать class

def run_example ():

# загрузить изображение

img = load_image (‘sample_image.png’)

# загрузить модель

model = load_model (‘final_model.h5’)

# предсказать класс

result = model.predict_classes (img)

print (result [0])

# точка входа, запустите пример

run_example ()

При выполнении примера сначала загружается и подготавливается изображение, загружается модель, а затем правильно прогнозируется, что загруженное изображение представляет пуловер или класс «2».

Расширения

В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить.

Регуляризация . Узнайте, как добавление регуляризации влияет на производительность модели по сравнению с базовой моделью, например на снижение веса, раннее прекращение и прекращение обучения.
Настройте скорость обучения . Узнайте, как разные скорости обучения влияют на производительность модели по сравнению с базовой моделью, например 0,001 и 0,0001.
Глубина настройки модели . Изучите, как добавление дополнительных слоев к модели влияет на производительность модели по сравнению с базовой моделью, например с другим блоком сверточных и объединяющих слоев или другим плотным слоем в части классификатора модели.

Если вы изучите какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать.
Разместите свои выводы в комментариях ниже.

Дополнительная литература

В этом разделе представлены дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

API

Статьи

Сводка

В этом руководстве вы узнали, как с нуля разработать сверточную нейронную сеть для классификации одежды.

В частности, вы выучили:

Как разработать тестовую программу для разработки надежной оценки модели и установления базового уровня производительности для задачи классификации.
Как изучить расширения базовой модели для улучшения обучения и возможностей модели.
Как разработать окончательную модель, оценить производительность окончательной модели и использовать ее для прогнозирования новых изображений.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для зрения сегодня!

Разработайте собственные модели зрения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision

Он предоставляет самоучителей по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое…

Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения

Пропустить академики. Только результаты.

Посмотрите, что внутри

Автоматическая классификация данных об одежде из Интернета в статистике потребительских цен

7. Измерение эффективности наших моделей классификации машинного обучения

Как мы видели, даже с хорошо обученными моделями классификации машинного обучения (ML) маловероятно, что прогнозы будут точными в 100% случаев, учитывая неоднозначность данных об одежде и несовершенные наборы данных, помеченные людьми.Чтобы иметь возможность включать эти классификаторы в нашу официальную статистику потребительских цен в Великобритании, мы должны иметь соответствующие показатели для измерения и мониторинга эффективности классификатора с течением времени. Нам также необходимо предоставить порог производительности, который классификатор должен будет превысить, чтобы его можно было использовать и понять влияние неточностей классификации на нашу статистику потребительских цен.

Существует множество показателей для количественной оценки производительности классификатора в наборе данных, каждый из которых имеет разные свойства.Ранее мы опубликовали статью для Технической консультативной группы по потребительским ценам (PDF, 1,2 МБ), в которой обсуждалась уместность различных метрик классификации. В этой статье мы сосредоточимся на двух метриках нижнего уровня:

Точность: измеряет чистоту в сегменте потребления. Сегмент с точностью 90% означает, что 10% элементов, отнесенных к этому сегменту, относятся к другим сегментам (ложные срабатывания).
Отзыв: измеряет степень, в которой все случаи из сегмента потребления фиксируются классификатором.Класс с 90% запоминанием будет означать, что 10% элементов, которые должны быть частью сегмента, были неправильно классифицированы в другом месте (ложноотрицательные).

Существует компромисс между точностью и отзывом. Чтобы найти компромисс между точностью и отзывчивостью, мы сообщаем о третьем показателе:

F1: гармоничное среднее точности и отзывчивости. В этой статье точность и отзыв равны. В будущем мы можем решить оценивать точность как более важную, чем отзыв, или наоборот, получая более общий F-балл.

На рис. 6 показан компромисс между точностью и отзывчивостью. Два сегмента потребления разделены двумя разными классификаторами. Классификатор 1 (слева) разделяет данные, чтобы лучше вспомнить синий класс (он захватывает большинство синих случаев, но нечист в том, что он также захватывает пару оранжевых случаев), тогда как Классификатор 2 (справа) обеспечивает большую точность ( он захватывает только синие случаи, но несколько синих случаев также теряются в оранжевом классе).

Рисунок 6: Классификатор 1 дает синему классу лучшее запоминание, тогда как Классификатор 2 дает синему классу лучшую точность

Источник: Управление национальной статистики

Загрузить это изображение Рис. 6: Классификатор 1 дает синему классу лучшее запоминание, тогда как Классификатор 2 дает синему классу лучшую точность

.png (6,8 кБ) .xlsx (17,2 КБ)

Взяв среднее значение (с равным взвешиванием) для точности, отзыва и F1 по всем сегментам потребления, мы можем сообщить о производительности классификатора на агрегированном уровне. Этот метод агрегирования известен как макро-усреднение; другие методы усреднения также доступны и обсуждаются в нашей статье «Техническая консультативная группа по потребительским ценам», но не рассматриваются в этой статье.

В таблице 1 мы приводим данные о небольшом количестве из наших 85 текущих сегментов потребления, а также средние макроэкономические показатели по всем 85 сегментам потребления.Мы видим, что есть некоторые очень эффективные потребительские сегменты, но макро-усредненная оценка F1 снижается из-за некоторых менее эффективных потребительских сегментов. Обратите внимание, что для результатов, представленных в этой статье, мы обучили наши модели на трех месяцах помеченных данных и протестировали наши модели на оставшихся трех.

Загрузить эту таблицу Таблица 1: Производительность классификатора XGBoost для небольшого количества сегментов потребления

.xls .csv

Таблица дает интуитивное представление о том, где лежат некоторые из проблем классификации.Например, классификация джинсов является высокоэффективной, вероятно, потому, что классификатор часто может определять джинсы просто по слову «джинсы». В отличие от этого, для спортивных низов используется терминология, аналогичная неспортивным низам (например, «низы», «шорты» и «леггинсы»), что может привести к путанице в классификаторе и ухудшению характеристик.

Другой проблемой является относительный размер различных сегментов потребления. В нашем наборе данных для тренировок гораздо больше платьев, чем пиджаков, и прогнозная эффективность, вероятно, отражает это.На рисунке 7 показана взаимосвязь между размером обучающего набора и оценками точности тестового набора данных.

Рисунок 7: Классы с большим количеством обучающих данных обычно лучше классифицируют

Источник: Управление национальной статистики

Загрузите эту диаграмму Рисунок 7: Классы с большим количеством обучающих данных обычно лучше классифицируются

Изображение .csv .xls

Как и следовало ожидать, сегменты с большим количеством обучающих данных обычно работают лучше, и мы ожидаем, что производительность будет продолжать улучшаться для некоторых из наших сегментов по мере того, как мы маркируем больше данных.Однако некоторые сегменты относительно хорошо работают с небольшими объемами обучающих данных, а некоторые сегменты относительно плохо работают с большими объемами обучающих данных. Например:

Комплекты детской одежды (обозначенные оранжевой точкой в правой части рисунка 7) содержат большие объемы данных и относительно низкую точность; это, вероятно, отражает разнообразие внутри класса и частое совпадение с другими классами, например, комплект одежды, содержащий футболку и спортивные штаны, может привести к тому, что классификатор неправильно определит товар как футболку или спортивные штаны.
Купальники для девочек (представленные оранжевой точкой в левой части рисунка 7) содержат мало данных и относительно высокую точность; это, вероятно, отражает то, что простых слов, таких как «купальные костюмы», достаточно для обозначения такой широкой категории купальных костюмов, потому что между купальными костюмами и другими классами очень мало совпадений.

Последнее исключение демонстрирует компромисс между требованием однородных сегментов потребления и эффективностью классификатора. Разделение класса купальных костюмов на купальники и комплекты для плавания, состоящие из двух частей, увеличит однородность, но приведет к сегментам потребления с меньшими объемами тренировочных данных, и может потребоваться от классификатора выучить более сложные правила, чтобы различать разные типы купальных костюмов.

Матрица неточностей может использоваться для сравнения прогнозов машины с человеческими ярлыками. Мы можем использовать матрицы путаницы, чтобы понять сегменты потребления, которые классификатор пытается различить. Небольшая часть нашей матрицы неточностей доступна в Таблице 2, но полная версия доступна для загрузки. Как и следовало ожидать, классификатор ML иногда путает женские пиджаки с верхней женской курткой.

Загрузить эту таблицу Таблица 2.Матрица неточностей для небольшого количества классов

.xls .csv

В примере из нашей более широкой матрицы путаницы классификатор также часто делает ошибки при выборе мужского нижнего белья и купальных костюмов, вероятно, потому что «плавки» могут присутствовать в обоих. Обратите внимание, что классификатор, как правило, неплохо различит возрастные группы; существует мало свидетельств ошибочной классификации пальто и курток для девочек и пальто и курток для женщин. Это может быть из-за функции, ориентированной на возраст.

Изучая согласованность маркировки людей, мы увидели, что этикетировщики примерно на 89% последовательны в своей маркировке, что является эталоном того, чего может достичь классификатор.В этом разделе мы увидели, что в настоящее время наш самый эффективный классификатор достигает средней макро-средней точности около 79%.

Есть несколько способов, с помощью которых мы надеемся улучшить нашу классификацию в некоторых из наихудших сегментов потребления. Например, мы можем увеличить размер выборки и проанализировать наши сегменты потребления, чтобы их было легче определить. Наши следующие шаги по повышению производительности классификатора можно найти в Разделе 9.

Вернуться к содержанию

Классификация тканей, типы тканей, Fibre2fashion.Com

]]>

Абстракция

Текстильная промышленность распространилась по всему миру, из которых производство тканей — важнейший сегмент как по распространенности, так и по разнообразию. Были предприняты попытки классифицировать ткани с разных точек зрения, а именно: потребительские, Торговец, Производитель, Технологи, Инженеры и Стандарты.

С точки зрения потребителей ткани классифицируются раньше как:

я) Одежда

ii) Дом

iii) Промышленный.

Эта классификация впоследствии была изменена как:

я) Одежда

ii) а) Постельные принадлежности б) Дом текстиль

iii) Технический текстильные изделия, в том числе:

а) Мобильный текстиль

б) Геотекстиль

в) Строительный текстиль

г) Промышленный текстиль

д) Медицинский текстиль

е) Защитный текстиль

г) Умный или Интеллектуальный текстиль, и т.п.

С точки зрения торговцев ткани классифицируются в соответствии с конкретными торговыми / торговыми марками. С точки зрения производителей, ткани классифицируются по способу изготовления как: i) тканые a) Ручной ткацкий станок б) Механический ткацкий станок в) Кхади II) Трикотажное полотно а) Основное трикотажное полотно б) Утковое трикотажное полотно IV) Вышивка v) Кружево vi) Вязание крючком и т. Д.

С точки зрения технологов ткани классифицируются как: i) Структура ii) Текстура. С точки зрения инженеров, ткани классифицируются на: i) ширину / ширину, ii) длину, iii) размер пряжи, iv) вес, v) толщину, vi) Окружение, vii) Лицо.С точки зрения стандартов, ткани классифицируются как i) Набор, ii) вес, iii) прочность, iv) состояние, v) применение или конечное использование. Там возможность совпадения характеристик ткани под этими разные точки зрения.

В данной статье предлагается универсально приемлемый классификация тканей, основанная не на эстетических характеристиках, которые включают субъективная оценка, но по поддающимся проверке характеристикам, которые включают определение следующих характеристик: — i) тип / разновидность, ii) Используемые материалы, iii) переплетение, iv) номера пряжи (N ₁, N ₂, N _a), v) Набор ткацких станков a) Язычок (R), b) Подбирающее колесо (P), vi) Резьба (n ₁, n ₂, T), vii) Ширина [Ширина язычка (RW), Ширина ткани (B)], viii) Обжим,% (c ₁, c ₂) ix) Диаметр (d ₁, d ₂, β), x) Толщина (G), xi) Вес (W W ^′), xii) Факторы покрытия (K ₁, K ₂ K _c, FQI), xiii) Весовые коэффициенты (w ₁, w ₂, w, w ₁ / w ₂), xiv) Длина / вес единицы (Y, Y ^′), xv) Эффективная длина / вес единицы ткани (БЫТ, БМТ).

Исходя из вышеперечисленных характеристик, можно установить Нормы для следующих характеристик в различных группах i) Ткань Вес (W, W ^′), ii) Среднее количество (Na), настройка (основа, уток, ткань), iii) Лицевая сторона, iv) Толщина ткани, v) Эффективная длина / удельный вес ткани. (BYT, BMT), vi) Состояние ткани, vii) Конечное использование. Каждую ткань можно классифицировать в соответствии с приведенной выше классификацией и сертификатом, выданным уполномоченным организация.Приведены иллюстративные примеры, показывающие, как эта классификация могут быть реализованы.

Среди трех характеристик: Вес ткани, средний кол-во и Эффективная длина / удельный вес ткани. Вес ткани используется в стоимости Расчет и средний счет используется для взимания акцизов и других сборов. Тем не мение; с точки зрения потребителей, стоимость тканей должна производиться на основе эффективная длина / удельный вес ткани, так как ее значение варьируется даже для такой же вес ткани и ткани продаются подавляющей длиной и только в в некоторых случаях они продаются на развес.В техническом текстиле абсолютная необходимость правильной классификации тканей по функциональному признаку.

Введение

Текстильная промышленность является следующей по значимости после сельского хозяйства, поскольку это второй по величине источник занятости. Он распространился повсюду в мир, в котором производство тканей занимает наиболее важный сегмент в и широта, и разнообразие. Из Индии экспорт тканей оценивается в получить 17 миллиардов долларов США, а экспорт готовой одежды — 34 миллиарда долларов США. к 2011-12.Между странами-экспортерами существует жесткая конкуренция за увеличение свою долю на мировом рынке текстильных изделий и одежды. Ввиду повышения стоимости рупии по отношению к доллару США становится все труднее противостоять жесткая конкуренция между странами-экспортерами.

Настоящая статья ограничивается классификацией тканей.

]]>

Определение ткани:

Термин «ткань» происходит от латинского слова «фабрика». имеется в виду ткань или мастерская.Это означает то, что собрано как ткань или строительство. В тканевой инженерии ткань определяется как плоский материал с длина (L), ширина (B), толщина (G) и вес. Пока объемный по этим параметрам можно определить плотность ткани, принято оцените воздушную плотность ткани (W или W ^′) с точки зрения унция / кв, ярд. или GSM.

Классификация тканей:

Ткани можно классифицировать по-разному, а именно:

Утилиты:

(i) одежда; (ii) домашнее хозяйство; (iii) промышленное изменено как:

(i) Одежда (a) Наружная одежда, (b) Внутренняя одежда, (c) Сезонная одежда износ, (d) износ скоб, (e) необычный износ.

Домашнее хозяйство (а) Постельные принадлежности, (б) Домашний текстиль.

Технический текстиль (а) Мобильный текстиль, (б) Геотекстиль, (c) строительный текстиль, (d) промышленный текстиль, (e) медицинский текстиль, (f) Защитный текстиль, (g) Умный или интеллектуальный текстиль, (h) Высотный текстиль, (i) текстиль для альпинизма, (j) текстиль для космического пространства, (k) военный текстиль, (l) текстиль для сельского хозяйства, (m) текстиль для садоводства, (n) текстиль для шелководства, o) молочный текстиль, p) текстиль для рыбной ловли и т. д.

Форма выпуска как:

Тканый (а) ручной ткацкий станок, (б) механический ткацкий станок, (в) Khadi.
Трикотажное (а) ручное вязание, (б) машинное вязание, (в) обертка вяжет, (г) утка.
Вышивка (а) Ручная вышивка, (б) Машинная вышивка.
Кружево (а) ручное, (б) машинное.
Плетение (а) Личная одежда, (б) Промышленная, (в) Океанический.
Вязание крючком.
Фриволите.
Узлование.
Сетка.
Войлок.
Неткачество и т. Д.

Используемые материалы как:

(i) натуральные, (ii) искусственные, (iii) смеси.

4. Используемая пряжа:

(i) нить накала (моно / мульти), (ii) скрученная (одинарная / складчатая / кабельная / фантазийная).

5. Состояние ткани:

(i) Серый / Greige / Loomstate, (ii) Завершено: a) Очищено, b) Отбеленные, c) Окрашенные, d) Отпечатанные, e) Мерсеризованные, f) Стеновые, g) Каландрированные, h) Санфоризованный / Zero-Zero готовый, i) размерный, j) глазурованный, k) протравленный / тисненый, l) Войлок, m) Поднятый, n) Срезанный, o) Газированный / опаленный, p) Огнестойкий, q) Schreinered, r) Устойчивость к загрязнениям, s) Устойчивость к загрязнению, t) Устойчивость к пятнам, u) Анти-сминание и т. Д.

6. Торговые или фирменные наименования, например:

(i) Поплин, (ii) Рубашка, (iii) Кембрик, (iv) Газон, (v) Вуаль, (vi) Креп, (vii) Жан, (viii) Джинсовая ткань, (ix) Габардин, (x) Покрытие, (xi) Длинная ткань, (xii) саржа, (xiii) дрель, (xiv) туссор, (xv) малл, (xvi) муслин, (xvii) Дамаск, (xviii) Парча, (xix) Жоржетта, (xx) Атлас, (xxi) Равнина, (xxii) фланель, (xxiii) одеяло, (xxiv) ковер, (xxv) сукно, (xxvi) утка, (xxvii) холст, (xxviii) бархат, (xxix) вельвет, (xxx) полотенце (xxxi) турецкий Полотенце и т. Д.

7. С точки зрения технологов:

(i) Структура (a) переплетение / характер переплетения, (b) Вязание / Природа переплетения и т. Д. (Ii) Текстура / Природа конструкции.

8. С точки зрения инженеров:

(i) ширина или ширина, (ii) длина, (iii) размер пряжи, (iv) Настройка: (a) Основа, (b) Уток, (v) Вес, (vi) Толщина ткани, (vii) Ткань. лицо, (viii) тканевый чехол.

9. С точки зрения стандартов как:

(i) конструкция, (ii) вес, (iii) прочность, (iv) Условие, (v) Применение или Конечное использование.

]]>

Можно отметить возможность перекрытия характеристик по разным методам классификации тканей.

В настоящее время покупатели увлечены эстетическим чувством включая внешний вид, цвет, ощущение и т. д. и, в конечном итоге, стоимость ткани.

В данной статье внутреннее качество ткани подчеркнутый, что приводит к долговечности. Соответственно, ткани относятся к категории следующие категории:

1.Вес ткани

*КЛАСС*		*Вт (унция / квадратный ярд)*	*Вт ‘(г / м2)*

ЛЕГКИЙ ВЕС	L1	<1	<33.91
	L2	1 ~ 2	33,91 ~ 67,8
	L3	2 ~ 3	67,8 ~ 101,7
	L4	3 ~ 4	101.7 ~ 135,6
СРЕДНИЙ ВЕС	M1	4 ~ 5	135,6 ~ 169,5
	M2	5 ~ 6	169,5 ~ 203,4
	M3	6 ~ 7	203.4 ~ 237,3
	M4	7 ~ 8	237,3 ~ 271,2
БОЛЬШАЯ МАССА	h2	8 ~ 9	271,2 ~ 305,2
	h3	9 ~ 10	305.2 ~ 339,1
	ч4	10 ~ 11	339,1 ~ 373,0
	h5	11 ~ 12	373,0 ~ 406,9
	H5	> 12	> 406.9

2. Среднее количество (Na)

*КЛАСС*		*СЧЕТЧИК (Ne) ДИАПАЗОН*

Грубый счет	C1	<4.29
	C2	4,29 ~ 7,14
	C3	7,14 ~ 10,71
	C4	10,71 ~ 14,29
	C5	14.29 ~ 17,86
СРЕДНИЙ СЧЕТ	M1	17,86 ~ 21,43
	M2	21,43 ~ 25,00
	M3	25,00 ~ 35,71
СРЕДНИЙ СЧЕТ	MF1	35.71 ~ 47,62
СРЕДНИЙ СЧЕТ	MF2	47,62 ~ 59,52
СЧЕТ ШТРАФА	F1	59,52 ~ 71,43
СЧЕТ ШТРАФА	F2	71,43 ~ 95,24
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ СЧЕТ	EF1	95.24 ~ 119,05
	EF2	119,05 ~ 142,86
	EF3	142,86 ~ 190,48

3. Коэффициент покрытия (K)

*КЛАСС*	*ДИАПАЗОН К*

TOO OPENLY SET .	<5
ОТКРЫТЫЙ НАБОР	5 ~ 11
ЗАКРЫТЬ	11 ~ 18
ТАКЖЕ ЗАКРЫТЬ	> 18

]]>

4.Тканевый чехол

*КЛАСС*	*Kc ДИАПАЗОН*	*FQI* *ДИАПАЗОН*

TOO OPENLY SET	<0.3260	<0,3111
ОТКРЫТЫЙ НАБОР	0,3260 ~ 0,6326	0,3111 ~ 0,6832
ЗАКРЫТЬ	0,6326 ~ 0,8736	0,6832 ~ 1,1180
ТАКЖЕ ЗАКРЫТЬ	> 0.8736	> 1.1180

5. Коэффициент весового коэффициента (w ₁ / w ₂)

*КЛАСС*	*w ₁ / w ₂ ДИАПАЗОН*

ВЕФТА ЛИНИЯ	<0.7656
ПРИМ. EQUAL FACED	0,7656 ~ 1,2656
С ИДЕАЛЬНЫМ ОБРАЗОМ	1,0000
ЛИЦОМ ИЗОБРАЖЕНИЯ	> 1,2656

6.Толщина ткани

*КЛАСС*	*G (мил)*	*G ‘(мм)*

ТОНКИЙ	<9.57	<0,24
СРЕДНЯЯ ТОЛЩИНА	9,57 ~ 17,37	0,24 ~ 0,44
ТОЛЩИНА	17,37 ~ 39,37	0,44 ~ 1,00
СЛИШКОМ ТОЛЩИНА	> 39.37	> 1,00

7. Эффективная длина / удельный вес ткани

*ГРУППА*	*BYT* *ДИАПАЗОН*	*BMT* *ДИАПАЗОН*

1	до 3600	до 7260
2	3601 до 6000	7261 до 12099
3	6001 до 9000	12100 до 18148
4	9001 до 12000	18149 до 24196
5	от 12001 до 15000	24197 до 30245
6	от 15001 до 18000	30246 до 36294
7	с 18001 по 21000	36295 до 42343
8	21001 до 30000	42344 до 60490
9	30001 до 40000	60491 до 80653
10	40001 до 50000	80654 до
11	50001 до 60000		до 120978
12	60001 до 80000	120979 до 161304
13	80001 до
161305 до 201630
14	от	до 120000	201631 до 241956
15	120001 до 160000	241957 до 322606

Примечание: Все вышеперечисленные факторы можно оценить с помощью формул, приведенных в Приложение.

Приведено шесть примеров, чтобы проиллюстрировать, как предложенная схема классификации могут быть реализованы, независимо от материала, переплетения, состояние и / или конечное использование тканей.

]]>

*Старший №*	*ХАРАКТЕРИСТИКА*	*ПРИМЕР (1)*	*ПРИМЕР (2)*

1	Разновидность	Защитное покрытие (26)	Защитное покрытие (26)
2	Материал	Хлопок X Хлопок	Хлопок X Хлопок
3	Плетение	Обычная	Обычная
4	Номер пряжи основы.(N ₁)	21с (Ne)	26с (Ne)
5	Номер уточной пряжи. (N ₂)	25 с (Ne)	26с (Ne)
6	Среднее количество (Na)	23.3с (Ne)	24,9 с (Ne)
7	Счетчик язычков (R)	40s (Стокпорт)	42s (Stockport)
8	Подбирающее колесо (P)	33 (зубы)	37 (зубы)
9	Концы / дюйм.(п ₁)	42	44
10	Выборов / дюйм (n ₂)	36	40
11	ниток / кв.дюйм (T)	78	84
12	Обжим основы (c ₁)	9,09%	8,11%
13	Обжим утка (c ₂)	5.00%	4,77%
14	Ширина язычка (RW)	37,8 дюйм	37,7 дюйма
15	Ширина полотна (B)	36 из	36 дюймов
16	Диаметр пряжи основы (d ₁)	7,63 мил	7,31 мил
17	Диаметр уточной пряжи (d ₂)	7,16 мил	7.02 мил
18	Бета-отношение (d ₂ / d ₁)	0,94	0,96
19	Толщина ткани (G)	14,8 мил	14.33 мил
20	Вес ткани (Вт)	2.4648 унций / кв. Ярд.	2,4642 унций / кв. Ярд.
21	Вес ткани (Ш ₁)	83,6 г / м2	83.6 GSM
22	Коэффициент покрытия основы (K ₁)	8,95	8,98
23	Коэффициент покрытия утка (K ₂)	7,2	7.84
24	Тканевый чехол (Kc)	0,4957	0,5017
25	Индекс качества ткани (FQI)	0,5121	0.5226
26	Весовой коэффициент основы (w ₁)	1,91	1,83
27	Весовой коэффициент утка (w ₂)	1,46	1.54
28	Весовой коэффициент ткани (Вт)	0,733	0,7308
29	Соотношение весовых коэффициентов (w ₁ / w ₂)	1,33	1.19
30	Линейный ярд. / Фунт (Y)	6,49	6,49
31	Эффективный ярд / фунт (BYT)	18227	19635
*Классификация*
1	Весовая категория ткани	Легкий (L2)	Легкий (L2)
2	Класс среднего счета	Средний (M1)	Средний (M2)
3	Класс закрепления короба	открыто	открыто
4	Класс закрепления утка	открыто	открыто
5	Класс схватывания ткани	открыто	открыто
6	Ткань лицевого класса	основа	равно
7	Класс толщины ткани	Средне-толстый	Средне-толстый
8	Группа тканей	7	7
9	Состояние ткани	Серый	Серый

]]>

*ст.№*	*ХАРАКТЕРИСТИКА*	*ПРИМЕР (3)*	*ПРИМЕР (4)*

1	Разновидность	Защитное покрытие (26)	Защитное покрытие (26)
2	Материал	Хлопок X Хлопок	Хлопок X Хлопок
3	Плетение	Обычная	Обычная
4	Номер пряжи основы.(N ₁)	24с (Ne)	22с (Ne)
5	Номер уточной пряжи. (N ₂)	24с (Ne)	26с (Ne)
6	Среднее количество (Na)	24с (Ne)	23.7с (Ne)
7	Счетчик язычков (R)	52s (Стокпорт)	40s (Стокпорт)
8	Подбирающее колесо (P)	51 (зубы)	35 (зубы)
9	Концы / дюйм.(п ₁)	58	44
10	Выборов / дюйм (n ₂)	56	38
11	ниток / кв.дюйм (T)	114	82
12	Обжим основы (c ₁)	9,80%	8,51%
13	Обжим утка (c ₂)	11.54%	10,00%
14	Ширина язычка (RW)	41,0 дюйма	39,6 дюйма
15	Ширина полотна (B)	35.5 дюймов	36 дюймов
16	Диаметр пряжи основы (d ₁)	7,31 мил	7,63 мил
17	Диаметр уточной пряжи (d ₂)	7.31 мил	7,02 мил
18	Бета-отношение (d ₂ / d ₁)	1	0,92
19	Толщина ткани (G)	14.62 мил	14,66 мил
20	Вес ткани (Вт)	3,6041 унции / кв. Ярд.	2,5913 унций / кв. Ярд.
21	Вес ткани (Ш ₁)	12.2 г / м2	87,9 г / м2
22	Коэффициент покрытия основы (K ₁)	11,84	9,38
23	Коэффициент покрытия утка (K ₂)	11.43	7,45
24	Тканевый чехол (Kc)	0,6597	0,5131
25	Индекс качества ткани (FQI)	0.7229	0,5285
26	Весовой коэффициент основы (w ₁)	2,42	2
27	Весовой коэффициент утка (w ₂)	2.33	1,46
28	Весовой коэффициент ткани (Вт)	1,04	1,37
29	Соотношение весовых коэффициентов (w ₁ / w ₂)	0.7588	0,7486
30	Линейный ярд. / Фунт (Y)	4,5	6,17
31	Эффективный ярд / фунт (BYT)	18 219	18227
*Классификация*
1	Весовая категория ткани	Легкий (L4)	Легкий (L3)
2	Класс среднего счета	Средний (M2)	Средний (M2)
3	Класс закрепления короба	закрыть	открыто
4	Класс закрепления утка	закрыть	открыто
5	Класс схватывания ткани	закрыть	открыто
6	Ткань лицевого класса	равно	основа
7	Класс толщины ткани	Средне-толстый	Средне-толстый
8	Группа тканей	7	7
9	Состояние ткани	Серый	Серый

]]>

*ст.№*	*ХАРАКТЕРИСТИКА*	*ПРИМЕР (5)*	*ПРИМЕР (6)*

1	Разновидность	Защитное покрытие (26)	Защитное покрытие (26)
2	Материал	Хлопок X Хлопок	Хлопок X Хлопок
3	Плетение	Обычная	Обычная
4	Номер пряжи основы.(N ₁)	32с (Ne)	24,5 с (Ne)
5	Номер уточной пряжи. (N ₂)	21,5 с (Ne)	30 с (Ne)
6	Среднее количество (Na)	26.0s (Ne)	26,8 с (Ne)
7	Счетчик язычков (R)	36s (Stockport)	40s (Стокпорт)
8	Подбирающее колесо (P)	33 (зубы)	37 (зубы)
9	Концы / дюйм.(п ₁)	40	44
10	Выборов / дюйм (n ₂)	36	40
11	ниток / кв.дюйм (T)	76	84
12	Обжим основы (c ₁)	9,09%	8,11%
13	Обжим утка (c ₂)	11.11%	10,00%
14	Ширина язычка (RW)	44,4 дюйма	63,8 дюйма
15	Ширина полотна (B)	40 дюйм.	58 дюймов
16	Диаметр пряжи основы (d ₁)	6.33 мил	7,23 мил
17	Диаметр уточной пряжи (d ₂)	7.72 мил	6.54 мил
18	Бета-отношение (d ₂ / d ₁)	1,22	0,9
19	Толщина ткани (G)	14.05 мил	13,71 мил
20	Вес ткани (Вт)	2.2146 унций / кв. Ярд.	2.3370 унций / кв. Ярд.
21	Вес ткани (Ш ₁)	75.1 GSM	79,2 г / м2
22	Коэффициент покрытия основы (K ₁)	7,07	8,89
23	Коэффициент покрытия утка (K ₂)	7.76	7,3
24	Тканевый чехол (Kc)	0,4608	0,4965
25	Индекс качества ткани (FQI)	0.4607	0,5029
26	Весовой коэффициент основы (w ₁)	1,25	1,8
27	Весовой коэффициент утка (w ₂)	1.67	1,33
28	Весовой коэффициент ткани (Вт)	0,7573	0,7468
29	Соотношение весовых коэффициентов (w ₁ / w ₂)	0.75	1,35
30	Линейный ярд. / Фунт (Y)	6,5	4,25
31	Эффективный ярд / фунт (BYT)	19 767	20 703
*Классификация*
1	Весовая категория ткани	Легкий (L3)	Легкий (L3)
2	Класс среднего счета	Средний (M3)	Средний (M3)
3	Класс закрепления короба	открыто	открыто
4	Класс закрепления утка	открыто	открыто
5	Класс схватывания ткани	открыто	открыто
6	Ткань лицевого класса	Уток	Деформация
7	Класс толщины ткани	Средне-толстый	Средне-толстый
8	Группа тканей	7	7
9	Состояние ткани	Серый	Серый

]]>

Выводы

1.Классификация, основанная на эстетических аспектах тканей, является субъективно и может варьироваться от человека к человеку.

2. Классификация, основанная на объективной оценке, надежна, поскольку он подкреплен фактическими результатами испытаний или цифрами, полученными с использованием соответствующих формул, поскольку он поддается проверке.

3. Классификация рекомендуется для i) веса ткани, ii) Среднее количество, iii) Набор основы, iv) Набор утка, v) Набор ткани, vi) Лицевая сторона ткани, vii) Толщина ткани, viii) Группа тканей.

Этот метод классификации тканей может быть универсальным. принятые различными организациями по стандартизации, производителями и торговцами для выгода для потребителей.

4. Хотя для целей налогообложения принят средний показатель, Вес ткани принят для расчета стоимости. Но предпочтительно принимать эффективную длину / единицу веса ткани для целей расчета стоимости, поскольку ткани в основном продаются по линейному методу.

5. В случае технического текстиля необходимо для правильная классификация тканей по функциональному признаку: как таковые Классификация, предложенная в настоящей статье, всегда может быть принята здесь. также.

Приложение

Следующие формулы используются для расчета различных характеристики приводятся в статье:

1	Na = T / (w ₁ + w ₂)	Где
2	R = n ₁ / (1+ c ₂)	Na = Среднее количество
3	P = n ₂ / (1 + c ₁)	T = Сумма потоков / кв.дюйм
4	n ₁ = R (1 + c ₂)	w ₁ = коэффициент массы основы
5	n ₂ = P (1 + c ₁)	W ₂ = Весовой коэффициент утка
6	T = n ₁ + n ₂	R = Рид-счетчик (Стокпорт)
7	c ₁ = 1- (n ₂ / P)	P = Подбирающее колесо (зубья)
8	c ₂ = 1- (n ₁ / R)	n ₁ = концов / дюйм
9	RW = B (1 + с ₂)	n ₂ = выборки на дюйм
10	B = RW / (1 + c ₂)	c ₁ = Обжим основы
11	d ₁ = 35.8063 / √N ₁	c ₂ = Обжим утка
12	d ₂ = 35,8063 / √N ₂	B = ширина ткани, дюйм
13	отношение β = d ₁ / d ₂ = √N ₁ / N ₂	RW = Ширина язычка, дюйм.
14	G = d ₁ + d ₂	d ₁ = Диаметр пряжи основы, мил
15	W = 0,6857 [w ₁ (1 + c ₁) + w ₂ (1 + c ₂)]	d ₂ = Диаметр уточной пряжи, мил
16	Вт ‘= 33.	Вт	G = толщина ткани, мил
17	К ₁ = n ₁ / √N ₁	W = Вес ткани, унция / кв. Ярд.
18	К ₂ = n ₂ / √N ₂	w ₁ = Плотность ткани, г / м2
19	Kc = [(K ₁/27.93) + (K ₂ / 27,93) — (K1 + K ₂) / 780]	K ₁ = Коэффициент покрытия основы
20	FQI = (K1 + K ₂) / 32,2	K ₂ = Коэффициент покрытия утка
21	w ₁ = n ₁ / N ₁	Kc = тканевый чехол
22	w ₂ = n ₂ / N ₂	FQI = Индекс качества ткани
23	ш = ш / (ш ₁ + ш ₂)	w = ткань Весовой коэффициент
24	BY = 576 / Вт	Y = линейный ярд / фунт ткани
25	Y = BY / B	Y ‘= погонные метры / кг ткани
26	BYT = (BY) Т	BYT = эффективный ярд / фунт ткани
27	BMT = 2.01629 BYT	BMT = Эффективные метры / кг ткани.
28	Y ‘= 2,01629 Y
29	1 мил = 1/1000 дюйма = 0,0254 мм
30	1 мм = 1/1000 м = 39.37 мил
31	1 дюйм = 2,54 см
32	1 метр = 1,0936 ярда
33	1 фунт = 453.6 г
34	1 унция = 28,35 г

]]>

Артикул:

Muniswamy D. V, Справочник по хлопчатобумажным тканям , (В стадии подготовки).
Muniswamy D V, Rayon Ткани .
Мунисвами Д. В., Знай свои ткани .
Muniswamy D. V, Классификация тканей — новый подход , Vasana, Vol. 1, 2006.
Graham Clark W A, Расчеты помещения Clarks Weave 3 ^rd Издание, 1949 г.
Ball H J, Инженерное проектирование текстильных конструкций , 1960-61.
Луи I, части I и II, Дизайн текстильной ткани Таблицы .
Робинсон, A.T.C, и Маркс Р., Ткань Construction , перепечатано 1973 г.

Об авторе:

Автор — бывший директор института GSKSJJ, Бангалор, и приглашенный профессор, ATM, BU, CCC, Бангалор.

Чтобы прочитать больше статей о текстиле, Промышленность, технический текстиль, красители и химикаты, машинное оборудование, Мода, Одежда, Технология, Розничная торговля, Кожа, обувь и украшения, программное обеспечение и общее посетите http: // статьи.fibre2fashion.com

Чтобы продвигать свою компанию, продукты и услуги в рекламных статьях, следите за эта ссылка: http://www.fibre2fashion.com/services/article-writing-service/content-promotion-services.asp

Функциональная одежда — обзор

Культура пользователя

Успешный дизайн функциональной одежды является результатом того, что дизайнеры хорошо знакомы с культурой, историей и традициями, связанными с конкретным конечным использованием или диапазоном деятельности.Тонкости выявленных конкретных тенденций стиля жизни повлияют на стиль и настроение одежды. Определенные культуры и их традиции могут указывать правила одежды. Дизайн, который считается привлекательным для человека из одного сообщества или возрастной группы, может быть совершенно неприемлемым для другого. То, что воспринимается как «крутой» дизайн для молодежного рынка, не будет уместным и привлекательным для пожилого пользователя инвалидной коляски. Такие проблемы, как социальные и культурные проблемы, исторический контекст и традиции, корпоративная и рабочая культура, модели и уровни участия, статус, демографические данные, а также общее состояние здоровья и пригодности владельца, будут влиять на дизайн умной одежды и носимых технологий.Изучение требований к образу жизни владельца с точки зрения поведения, окружающей среды и давления со стороны группы сверстников необходимо для обеспечения осведомленности как о требованиях к одежде, так и о применении появляющихся носимых технологий, которые имеют соответствующую функциональность и истинное удобство использования для идентифицированного пользователя.

Разработка специализированной технической одежды в культуре спортивного спорта и корпоративной рабочей одежды часто основывается на отзывах владельцев, недовольных доступным ассортиментом.Производители часто консультируются со специалистами-практиками при разработке дизайна новых продуктов, в которых крой, детализация и изготовление напрямую зависят от восприятия пользователем того, что требуется для конкретной деятельности. В области спортивных достижений такие бывшие спортивные герои, как Дуглас Гилл и Мусто (парусный спорт), Жан Клод Килли (лыжи) и Рон Хилл (легкая атлетика), инициировали разработку собственных брендов одежды с наследием, которое продолжается и сегодня. Традиционные виды спорта развиваются по мере того, как современные практики становятся все более осведомленными о моде, а технический текстиль способствует более стильному крою, посадке и пропорциям.Многие практикующие, находящиеся на пике своей карьеры, выросли во время растущего понимания дизайна во всех областях одежды и товаров для образа жизни. Харизматичные спортивные личности, такие как гольфист Тайгер Вудс, и теннисисты, такие как сестры Уильямс, признаны лидерами стиля для продвижения имиджа основных брендов одежды как для командных, так и для индивидуальных видов спорта с целью создания продукта, привлекательного для сверстник и фан-культура. Вудс уже заключил соглашения с Nike, Buick, Tag Heuer, Accenture, Gillette и Electronic Arts (Sports Business Digest, 2007).В отличие от культуры господствующей моды, серьезные спортсмены неизменно хорошо разбираются в общей терминологии текстиля и заявлений брендов в отношении волокон, конструкций тканей, покрытий, ламинатов и отделки, занимающих важное место в диапазонах характеристик.

Дизайнер должен быть осведомлен о коммерческой культуре крупных мероприятий и о специальной прессе, имеющей отношение к целевому рынку, а также о международных торговых ярмарках, на которых ведущие производители волокон и тканей продвигают новые разработки.Прогнозирование тенденций в отношении цвета, стиля и настроения можно использовать для направления дизайна тканей и одежды в определенных секторах. Влияние средств массовой информации, и особенно цветного телевидения, может повлиять на использование цвета и графики для корпоративной формы, в то время как логотипы спонсорства могут подлежать определенным ограничениям. Дизайнеры должны общаться с отделами продаж, розничными продавцами и практиками, чтобы достичь эстетически убедительных заявлений о дизайне, которые также способствуют максимальным эксплуатационным характеристикам продукта.Материалы для торговых точек должны быть написаны на языке, который является точным и соответствует культуре целевого рынка. Влияют ли на покупку заявления брендов и маркетинга и где совершается покупка? Культура целевой группы может быть связана с главной улицей, торговыми центрами, специализированными магазинами, каталогом и / или покупками в Интернете.

Различная классификация пуговиц современной одежды

Хотя кнопки в основном используются для застегивания, их раннее использование было не столь функциональным.Ранние пуговицы использовались в качестве печатей, украшений и декоративных акцентов, и только в 13 веке функциональные пуговицы в том виде, в каком мы их знаем сегодня, вошли в моду.

Современные пуговицы на одежде обычно классифицируются по:

Линейный номер
Производственный материал
Приложение
Технология производства
Конечное использование

Классификация по номеру линии
Номер линии (обозначенный буквой «L» рядом с числом, например, 12L, 14L, 16L и т. Д.) — это единица измерения, используемая для кнопок; он относится к диаметру пуговицы.Чем больше номер строки, тем больше кнопка.

Одна линия эквивалентна 0,635 мм или 0,025 дюйма. Используя этот рисунок, пуговица 12L имеет диаметр 7,62 мм или 0,30 дюйма, а пуговица 50L имеет диаметр 31,75 мм или 1,25 дюйма. Число линий может быть незнакомой единицей измерения для многих людей, но его можно легко вычислить, если перевести его в миллиметры или дюймы. Для получения дополнительной информации о вычислении номеров линий, пожалуйста, обратитесь к этому сообщению Как рассчитать размер кнопки по линиям.

Общие размеры пуговиц включают 12L (обычно используются в рубашках с пуговицами), 16L и 18L (оба размера пуговицы видны на рубашках с воротником) и 24L (для брюк). Другие пуговицы, которые больше этих, часто не используются для застегивания, а устанавливаются только для декоративных целей.

Классификация по производственному материалу
Пуговицы также можно классифицировать по типу материала, из которого они сделаны.

Рог: Рога, полученные от животных, раньше были традиционным материалом для пуговиц.Однако синтетический рог, сделанный из пластика, теперь все шире используется в пуговицах.
Металл: Металлические пуговицы часто встречаются на кожаной и джинсовой одежде, такой как джинсы и куртки.
Ткань: ткань является важным материалом для изготовления пуговиц (или «лягушек», как их обычно называют). Такие пуговицы обычно можно увидеть на традиционной китайской одежде, называемой Ци Пао или чонсам.
Пластик: пластик дешев и прост в производстве. Таким образом, они являются наиболее распространенным материалом для пуговиц в мире (например,грамм. полиамид, полиакрилонитрил, полиэстер). Повсюду можно найти пластиковые кнопки, они используются как в функциональных, так и в декоративных целях.
Древесина: Древесина дешевая, но недолговечна. Деревянные пуговицы для застегивания используются редко. Такие пуговицы обычно используются только для украшения.

Хотя упомянутые выше являются наиболее распространенными, другие материалы, из которых также производятся пуговицы, включают морские ракушки, скорлупу кокосов, жемчуг, стекло, кожу, керамику и растительную слоновую кость.

Классификация согласно приложению
Существуют также специальные виды пуговиц, которые классифицируются в зависимости от способа их прикрепления к одежде.

Например, плоская пуговица или пуговица со сквозным швом (также называемая пуговицей с отверстиями, потому что она может быть с двумя или четырьмя отверстиями) прикрепляется к одежде путем пропуска нити через отверстия в пуговице.

Кнопка на хвостовике имеет выступающую соединительную деталь сзади, к которой прикрепляется резьба.

Шпильки и кнопки, обычно встречающиеся на джинсовой и кожаной одежде, имеют другой способ крепления. Шпильки (заклепки) используются в декоративных целях. Они состоят из двух частей: одна часть протыкает одежду, а вторая удерживает другую на месте. После прикрепления шип остается постоянно закрытым. Кнопки с кнопками, напротив, прикрепляются непосредственно к ткани. Затем их можно прикрепить и снова соединить, сжимая или растягивая две части.

Классификация в соответствии с технологией производства
Пуговицы разных типов подвергаются различным производственным процессам, таким как гальваника, окраска распылением, трафаретная печать и т. Д.

Например, на некоторые кнопки нанесено гальваническое покрытие, чтобы придать им металлический вид. Пуговицы-рожки предназначены для декоративных целей с эффектом выжигания. Нейлоновые пуговицы податливы и обладают прочной пластичностью, поэтому их часто можно изготавливать в соответствии со спецификациями клиента и необходимыми настройками.

Классификация в соответствии с конечным использованием
Другая система классификации — это классификация кнопок в соответствии с конечным использованием. Например, пуговицы на пальто сильно отличаются от пуговиц, которые вы обычно найдете на рубашке и т. Д. К другим пуговицам этого типа относятся пуговицы кардигана, запонки, пуговицы пальто, пуговицы куртки, пуговицы джинсов, пуговицы костюма, пуговицы рубашек и другие.

Классификация одежды по назначению: Классификация одежды по назначению

Классификация одежды по назначению

Классификация одежды.

Узнать еще:

Классификация одежды из тканей

Классификация одежды из тканей

По общему назначению:

По функциональному назначению:

По стилевым решениям:

По сезонам:

По половозрастному признаку:

По обработке изделий:

По назначению изделия:

По виду одежды (ассортимент группы):

Мужская верхняя одежда

Женская верхняя одежда

Детская верхняя одежда

Легкое платье

Головные уборы

Требования к одежде

ЗНАКИ УХОДА ЗА ТКАНЯМИ

Классификация ассортимента одежды из тканей

Классификация современной одежды

Классификация одежды — Студопедия

Основные функции современной одежды. Классификация женской одежды по назначению

Бизнес-руководство по производству одежды | CPSC.gov

Какова цель общих стандартов воспламеняемости одежды?

Где я могу найти требования к воспламеняемости одежды?

Что считается ношением одежды?

Как вы проверяете ткани или одежду на соответствие стандарту воспламеняемости?

Какие ткани полностью соответствуют требованиям этого стандарта?

Существуют ли другие требования к ношению одежды?

Где я могу найти дополнительную информацию?

Класс товарных знаков для одежды (одежды) — TrademarKraft

CNN с глубоким обучением для классификации одежды Fashion-MNIST

Обзор учебного пособия

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Модная классификация одежды MNIST

Методология оценки модели

Как разработать базовую модель

Загрузить набор данных

Подготовка пиксельных данных

Определить модель

Оценить модель

Настоящие результаты

Полный пример

Как разработать улучшенную модель

Свертки с заполнением

Увеличивающие фильтры

Как завершить модель и сделать прогнозы

Сохранить окончательную модель

Оценка окончательной модели

Сделайте прогноз

Расширения

Дополнительная литература

API

Статьи

Сводка

Разрабатывайте модели глубокого обучения для зрения сегодня!

Разработайте собственные модели зрения за считанные минуты

Наконец-то привнесите глубокое обучение в проекты вашего видения

Автоматическая классификация данных об одежде из Интернета в статистике потребительских цен

7. Измерение эффективности наших моделей классификации машинного обучения

Рисунок 6: Классификатор 1 дает синему классу лучшее запоминание, тогда как Классификатор 2 дает синему классу лучшую точность

Источник: Управление национальной статистики

Загрузить это изображение Рис. 6: Классификатор 1 дает синему классу лучшее запоминание, тогда как Классификатор 2 дает синему классу лучшую точность

Загрузить эту таблицу Таблица 1: Производительность классификатора XGBoost для небольшого количества сегментов потребления

Рисунок 7: Классы с большим количеством обучающих данных обычно лучше классифицируют

Источник: Управление национальной статистики

Загрузите эту диаграмму Рисунок 7: Классы с большим количеством обучающих данных обычно лучше классифицируются

Загрузить эту таблицу Таблица 2.Матрица неточностей для небольшого количества классов

Классификация тканей, типы тканей, Fibre2fashion.Com

Функциональная одежда — обзор

Культура пользователя

Различная классификация пуговиц современной одежды

LEAVE A RESPONSE Отменить ответ

Рубрики