Как реализовать модель данных для формирования размерной сетки?
Задача: реализовать модель для определения размерного ряда для пошива одежды.
Проблема: для корректной подготовки лекал для пошива критично изменение в 2-4 см по 6 параметрам одновременно, те 6 параметров-размеров формируют размерную сетку для пошива ( Охват шеи, охват груди, длина спины, высота собаки в холке, охват талии, расстояние между передними лапами), единой классификации размеров собак нет и они скачут от породы к породе, влияет так же состояние собаки и возраст. Для того чтобы создать 3D модель и правильно подготовить лекала нужно определить группы размеров, те связи параметров для одного набора лекал и сформировать размерную сетку для передачи в 3DClo и Graphis
Есть: форма для сбора данных на сайте которая учитывает 12 параметров собаки, есть типология пород( группы пород со схожими пропорциями), пока накоплено более 500 значений размеров по группам пород, но можно быстро собирать эти данные у владельцев собак на сайте
Нужно: Понять как реализовать модель которая сможет:
1. Определять по введенным данным понимать к какому размеру сетки относится собака
2. Дополнять значения доступов для размера с учетом разницы значений ( типизировать размерную сетку)
3. Определять какие из существующих моделей ( заданы параметры для итоговой одежды ) подойдут для этой собаки
Для понимания своим языком: в размерной сетке для человека типизированы модели с учетом рассы и национальных параметров, есть размерные сетки для европейцев, азиатов и так далее, которые под 3 параметра Рост, охват груди, охват талии формируют лекала, так как длина рукава или длина штанины рассчитывается по уже накопленным данным и эти формули используются в моделях 2d графики и 3d графики. Для собак такая информация не собрана, данные разрознены и нужно создать модель которая сначала будет собирать эти данные, сегментировать по массе значений а по результату сможет сформировать универсальные размеры которые будут использоваться в лекалах
Вопрос: как построить такую модель, что можно использовать и на чем реализовать
Вопрос очень интересный, но извините, не для форума. Просто не для этого формата: ответить на три абзаца не получиться, писать научный трактат сюда - бессмысленно.
Кроме того, готового решения и нет, тут надо экспериментировать. Общее направление конечно понятно - машинное обучение, классификация и кластеризация. А вот окончательный выбор метода (или - скорее всего - последовательности методов) и "модели" - требует достаточно глубокого анализа.
Не очень понимаю, последнюю вашу фразу. Готовые решения - лично мне неизвестны. Ну, если задаться целью то может быть где-то что-то можно найти, но скорее всего - для людской одежды, так что адаптировать все равно придется и не слабо. Поэтому использовать можно любые библиотеки машинного обучения. Наиболее традиционно - из экосистемы Python. Там есть много чего, что из чего придется самому скроить окончательное решение.
В общем - проект интересный. Появятся конкретные вопросы - задавайте, будем рады помочь.
Сделала задачу на подготовку ТЗ https://freelance.habr.com/tasks/364927, (стоимость условная и обсуждаемая) готова продолжить если есть понимание как двигаться. Эксперимент как раз и нужен, но я пока даже не понимаю кого в команду звать )
Конструктор графис и 3dClo для консультаций есть
Специалистов которые составляют размерную сетку нет ) их обычно не составляют а используют существующие, в которые вносят корректировки на уровне конструкции. Те конструктор редактирует уже существующие лекала. Для того чтобы конструктор смог скорректировать лекала ему нужно понимать как и что корректировать, те ему нужно сказать: вот тут увеличить обьем на 2 см.
Задача модели как раз анализировать данные и формировать группы данных - те оценить что если в этот размер добавить 2 см то тогда можно будет 2 размера сетки свести в 1
для этого нужно уметь работать с данными, а так как это нелинейное сравнение а группа из 6 параметров то кажется правильным использовать ML
Простой
Простой
