Os dados de teste mostram que, em condições ideais de filmagem (fundo de cor sólida + iluminação uniforme), a precisão de reconhecimento da IA para categorias básicas de roupas chega a 93%. No entanto, quando há padrões sobrepostos ou materiais reflexivos, a precisão pode cair para 75%. Os usuários podem otimizar os resultados por meio de três operações: primeiro, espalhar a roupa para evitar vincos; segundo, selecionar manualmente uma categoria ampla, como "jeans", para ajudar a IA em seu julgamento antes de filmar; e terceiro, verificar novamente as etiquetas geradas automaticamente para garantir que estejam corretas. O sistema registra o julgamento do usuário e, em terceiro lugar, realiza uma verificação secundária dos rótulos gerados automaticamente. O sistema registrará o comportamento de correção do usuário, e esses dados de feedback serão usados para aprimorar continuamente o modelo de reconhecimento.
Essa resposta foi extraída do artigoOutfit Maker Mué: guarda-roupa digital e assistente de correspondência de IAO
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