Deep learning architectures for multiclass clothing recognition as the semantic core of automated virtual try-on systems

Abstract

W niniejszym artykule przeanalizowano i uzasadniono wybór architektur uczenia głębokiego do wieloklasowej klasyfikacji odzieży zintegrowanej z systemami wirtualnego przymierzania (VTO). Przeprowadzono systematyczne porównanie modeli ResNet-50, EfficientNet-B4 oraz Vision Transformer (ViT-B/16) na zbiorach danych DeepFashion2 i ModaNet. Model ViT-B/16 osiągnął najwyższą dokładność wynoszącą 92,4% w klasyfikacji Top-1 na zbiorze DeepFashion2 oraz 88,9% na zbiorze ModaNet, wykazując średni spadek dokładności między zbiorami danych wynoszący 3,9 punktu procentowego, co stanowi najmniejszy spadek spośród ocenianych modeli. Wstępna segmentacja U2-Net statystycznie istotnie poprawiła wskaźnik macro-F1 dla wszystkich architektur (p < 0,001), przynosząc średni wzrost o 3,2 punktu procentowego oraz zmniejszenie luki między domeną studyjną a uliczną z 11 do 6 punktów procentowych. EfficientNet-B4 zapewnił optymalny stosunek dokładności do opóźnienia, osiągając 87% dokładności Top-1 przy 60 klatkach na sekundę na sprzęcie konsumenckim (RTX 3060), podczas gdy ViT-B/16 wymagał optymalizacji, aby utrzymać 45 klatek na sekundę. Zalecana strategia dla przemysłowych systemów VTO łączy segmentację U2-Net z wyborem architektury opartym na możliwościach platformy docelowej, zapewniając równowagę między wiernością wizualną a wydajnością obliczeniową.This article examines and substantiates the choice of deep learning architectures for multiclass clothing classification integrated into virtual try-on (VTO) systems. Systematically compared ResNet-50, EfficientNet-B4, and Vision Transformer (ViT-B/16) on DeepFashion2 and ModaNet datasets. ViT-B/16 achieved the highest accuracy of 92.4% Top-1 on DeepFashion2 and 88.9% on ModaNet, demonstrating an average cross-dataset accuracy drop of 3.9 percentage points, the smallest among evaluated models. Preliminary U2-Net segmentation statistically significantly improved macro-F1 for all architectures (p < 0.001), with an average gain of 3.2 percentage points and reduction of the studio-to-street domain gap 11 to 6 percentage points. EfficientNet-B4 provided the optimal accuracy-to-latency ratio, achieving 87% Top-1 accuracy at 60 FPS on consumer hardware (RTX 3060), while ViT-B/16 required optimization to maintain 45 FPS. The recommended strategy for industrial VTO systems combines U2-Net segmentation with architecture ion based on target platform capabilities, balancing visual fidelity and computational efficiency.