Классификация стилей одежды: Классификация современных стилей | СЛИЯНИЕ СТИЛЕЙ

Содержание

Классификация современных стилей | СЛИЯНИЕ СТИЛЕЙ

Стиль и мода — это совершенно разные понятия. Человек, следящий и одевающийся в соответствии с модными тенденциями за свою жизнь может побывать в разных образах, так как мода в соответствии с законами жанра вынуждена переключать акценты с одного направления на другое, дабы не наскучить своим поклонникам. Сегодня женщина может выглядеть как греческая богиня в стиле ампир, а в следующем сезоне как монашка, одетая в ахроматические тона и закрытая с ног до головы. Но есть люди, которые остаются приверженцами только одного стиля на протяжении всей жизни и именно он отражает их отношение к действительности. У каждого стиля есть свое начало, своя история возникновения и развития. Существует классификация современных стилей одежды, которая помогает сориентироваться во всем их многообразии.

Стиль — это образное решение костюма, при помощи элементов, отличающихся  художественной и пластической однородностью.

На протяжении истории моды некоторые стили складывались веками и изменялись достаточно редко. В отличии от них сегодня стиль в чистом виде встречается не часто. В настоящее время выделяют пять традиционных стилей костюма:

 —  классический стиль

 —  романтический стиль 

 —  спортивный стиль

 —  фольклорный стиль (этнический стиль)

 —  эклектический стиль

Каждый из этих основных стилей имеет свою структуру. Поговорим немного о каждом из них.

Классический стиль 

Костюм классического стиля характеризуется подчеркнутой строгостью и элегантностью форм, минимум деталей. Он строгий и деловой. К нему относится все то, что  «отобрано» временем, почти не меняющееся-то, что «вне моды». Классика-это сдержанность и простота линий, лаконичный крой, приемы которого отработаны десятилетиями. Классические вещи не бросаются в глаза, а их отличительными чертами являются качество и надежность. Все строится рационально и соответственно назначению. Пропорции классического костюма соответствуют естественным пропорциям фигуры человека и имеют полуприлегающий силуэт. Это делает его приемлемым как для мужчин, так и для женщин любого возраста и телосложения.

Его истоки берут свое начало в истории английского мужского костюма. Поэтому основными материалами являются: шерсть, репс, габардин, поплин, фланель. Рисунки как правило мелкие, неброские: тонкая полоска, елочка, клетка. Классическая обувь и одежда всегда актуальны, не смотря на модные тенденции.

На базе классического стиля путём комбинирования отдельных его элементов формируются различные микро — стили:

—  английский стиль

—   стиль «Шанель»

—   стиль минимализм

—   анимальный стиль

—  клетчатый стиль

—  стиль new look

Романтический стиль 

Он отличается большим разнообразием, декоративностью форм и деталей.

Покрой романтической вещи может быть достаточно сложным и отличаться нарядностью отделки. Романтический стиль очень женственный и фантазийный. В его арсенал входят все легкие, тонкие, воздушные, роскошные ткани, такие как шелк, шифон, кружева, гипюр, сетка, а также трикотаж  и кашемир. Могут использоваться меха и различные украшения, придающие образу загадочности и изысканности.

Романтический стиль подходит далеко не всем, но используя его элементы можно сделать свой образ более нежным  и женственным. Как правило его используют для праздничной и вечерней моды. Для этого стиля неуместно использование ярких тонов, но приветствуются изысканные аксессуары, такие как кружевные перчатки, ювелирные украшения из драгоценных и полудрагоценных металлов, романтические шляпки с вуалью, сложные прически, шарфы и палантины.

К романтическим стилям  можно отнести:

—  стиль Baby doll

—  стиль Шебби шик

—  фантазийный стиль

—  стиль ретро

—  стиль винтаж

—   стиль пин-ап

—  стиль Mori Girl

Спортивный стиль 

Окончательно этот стиль утвердился среди населения в 20-м веке. Это время активного технического прогресса и массовой популярности различных видов спорта среди мужчин и женщин. Он красив и удобен. Одежда спортивного стиля призвана обеспечивать удобство человека при движении и одновременно подчеркивать стройность и спортивность фигуры.

Сегодня он оказывает большое влияние на другие стили. Так деловой костюм при помощи определенных деталей  может стать немного спортивным. Основными декоративными деталями являются: молнии, хольнитены, металлические пуговицы или кнопки, накладные карманы, погоны, паты, отделочные строчки и другие элементы. Цветовая гамма самая разнообразная: от ярких цветовых сочетаний до пастельных, нежных тонов. С развитием легкой промышленности постоянно появляются все новые и новые ткани, которые в первую очередь используются именно в спортивной одежде.

Спортивный стиль сегодня является одним из универсальных стилей, элементы которого можно использовать как в повседневной одежде, туристических путешествиях, так и в нарядном образе.

Он входит в гардероб людей разных возрастов — от детей до взрослых. Обувь, относящаяся к этому стилю самая разнообразная: кеды, кроссовки, слипоны, а также специализированная обувь для занятий спортом.

Спортивный стиль состоит из множества макростилей:

—  стиль сафари 

—  деним  или джинсовый стиль

—  стиль милитари 

—  морской стиль 

—  космический стиль

—  стиль оп-арт 

—  стиль граффити

—  стиль фитнес

—   стиль поп-арт

—  стиль спорт шик

Фольклорный стиль 

Основным направлением этого стиля является приверженность к определенным национальным костюмам. Сохранение  народных традиций способствует распространению этнического стиля в одежде.

Он стал популярным в 50-х годах прошлого столетия как деревенский стиль  «кантри-лук», а в 90-е годы в форме этно-миксов. Это не только заимствование декоративного оформления одежды, но и элементов и способов кроя, форм и предметов костюма.

Национальная одежда характеризуется специфическими декорациями, украшениями, определенными тканями и цветовыми орнаментами. В наши дни мало людей, которые носят только сугубо традиционную одежду. Фольклорный стиль и не преследует такой цели. По знаковым элементам костюма можно определить к какому стилю относиться тот или иной образ.

Условно этот стиль делится на английское кантри, вестерн американского происхождения и различные этно-миксы:

—  стиль кантри

—  стиль гаучо

—  японский стиль

—  стиль Мао

—   стиль хиппи

—  русский стиль

—  стиль экзотика

—  скандинавский стиль

—  стиль Кармен

—  стиль бохо 

Эклектический стиль 

В последние десятилетия для моды характерен новый принцип  создания ансамбля в костюме, заключающийся в сочетании между собой элементов разных стилевых направлений. Строгий стиль может соединяться с  романтикой, романтика с фольклорным стилем и т. д. Это явление называется эклектикой. Стилевые решения в чистом виде сейчас встречаются очень редко, а смешение стилей становится все более актуальным.

Для эклектики характерно комбинирование образов, создание неожиданных сочетаний, игра с  разнофактурными  материалами: замша и шелк, мех и кружево, кожа и сетка… Приветствуется использование нетрадиционных материалов. Наиболее ярко этот стиль проявляется  среди молодежи и различных субкультур, многие из которых стали явлениями антимоды .

Любители эклектики отличаются свободолюбием, неформальным отношением к одежде и представлениям о моде. Как правило это люди творческих профессий, свободные от определенных рамок и установок, умеющих сочетать порой не сочетаемые вещи.

К эклектическому стилю можно отнести:

—  стиль кэжуал

—  стиль фьюжн

—  стиль гранж 

—  стиль китч

— стиль хипстеры

—  американский стиль

Это небольшой обзор по классификации современных стилей. Мода не стоит на месте и с каждым годом появляются все новые и новые направления. Знания стилей помогает найти свой неповторимый образ, либо создать что-то совершенно новое  и оригинальное.

Я буду знакомить Вас со всеми современными стилями в одежде. О некоторых  из вышеперечисленных Вы можете узнать больше в рубрике » Стили одежды «.

Надеюсь Вам была интересна эта информация.

Пишите свои отзывы о статье и делитесь ими с друзьями! 

Подписывайтесь на новости сайта, чтобы узнавать еще больше полезного!

С уважением, Ирина Широкова.

0 0 голос

Оценить запись

Все стили одежды, список с фото – Obliqo

Стиль одежды — это определённая акцентированность ансамбля (комплекта одежды), продиктованная следующими признаками (или их совокупностью): возрастом, полом, профессией, социальным статусом, принадлежностью к субкультуре, личным вкусом человека, эпохой жизни общества, национальностью, религиозной принадлежностью, уместностью, функциональностью, образом жизни и индивидуальными особенностями. Акценты расставляются при помощи аксессуаров, обуви, расцветки ткани, принтов, фурнитуры, деталей отделки и фактуры ткани, кроем, комбинаторикой.

Стиль одежды является одним из основных элементов имиджа человека. В рамках одного из стилей иногда различают его разновидности — подстили.

Сколько же их, стилей одежды, продиктованных временем и настроением?


— Давайте считать.

Стили одежды — полный список:

≡ Навигация 65 стилей:

* уни — универсальный ж — женский м — мужской

Авангард: эпатаж и гротеск

Фантазийный символизм, чеканный супрематизм, лаконичный футуризм и другие культурные феномены начала XX века отразились на костюмах haut couture. Возникший стиль, популярный и сегодня, называют авангардным.

Основу его составляет одежда четкой, но асимметричной, часто хитроумной формы. Полы пиджаков могут быть разной длины, плечи вызывающе объемные, юбки оснащены каркасами, придающими им вид пирамид, бутылок, спиралей.

Украшения в виде шипов, аппликаций из молний, огромных пуговиц и гипертрофированных бантов служат той же цели – усложнить силуэт, сделать образ экстримальнее.

Стиль авангард в одежде

Наверх ↑

Авиатор: эмансипация и тяга к приключениям

Этот стиль – достояние моды с тех пор, как человек обзавелся «крыльями». Его прототипом стала форма первых летчиков, мужественных полярников и рискованных кругосветчиков.

Авиатор представляют кожаные куртки-пилоты, дубленки, тулупы, «офицерские» плащи-регланы, бомберы. А также свитера, рубашки с накладными карманами, комбинезоны, брюки-карго, брюки с манжетами, галифе или шорты.

Вид одежды специфический: всюду лямки, клапаны, пряжки, нашивки с атрибутикой ВВС. На ногах – глухая, на шнуровке обувь.
Ткани стиля – кожа, замша, флис, деним, плотная шерсть. Цвета – коричневый, синий, оливковый, коньячный.

Стиль авиатор в одежде

Наверх ↑

Азиатский стиль: роскошь и загадочность

Его история теряется в веках и связана с обычаями Азии. Сегодня азиатским стилем называют костюмы, похожие на кимоно, китайские френчи и тому подобные модели.

Цвета густые, сочные, ткани переливчатые, с золотыми узорами, рисунками драконов, цветов сакуры.

Одежда – глухие, без вырезов платья, туники, длинные топы, широкие брюки. Мужчинам кутюрье предлагают узкие пиджаки с воротом-стойкой, рубашки и куртки, которые напоминают доспехи самураев.

Характерные приемы – драпировки, пуговицы на воздушных петлях, цельнокройные, расширяющиеся рукава.

Азиатский стиль в одежде

Наверх ↑

Академизм: демократичность и бесстрастность

«Прародителем» стиля считается одежда ученых, судей и студиозусов. То есть мантии, робы, шапочки с кистью, накидки, ленты и регалии.

Ткани академизма простые, но солидные: кожа, замша, твид, лоден, драп, деним. Цвета спокойные, неяркие. Допускаются узоры: шотландская клетка, гусиная лапка, полоска.

Пролетарии интеллектуального труда носят пальто-честерфилд, джинсовые куртки, нестрогие пиджаки, джемперы, джинсы стандартного кроя.

В женском арсенале – платья без декольте со скупым, незаметным декором, скромные юбки, кардиганы, плащи.
Обувь удобная, на низком каблуке.

Стиль академизм в одежде

Наверх ↑

Анимализм: импульсивность и игривость

Истоки «звериного» стиля уходят в пещеры, во времена, когда одеждой человеку служили только шкуры.
Ткани могут быть любые. Цвета – с узорами имитирующими раскраску тигра, леопарда, корову или зебру.

Анимализм, однако, существует в двух ипостасях: первый имитирует шкуру, кожу или панцирь. Второй изображает собственно животных.

Одежда – от женского белья до мужских галстуков. Сегодня, например, в тренде «чешуйчатые» топы и «змеиные» леггинсы. А еще 3D-рисунки панд, волков, оленей на футболках, свитшотах, туниках и даже купальниках.

Стиль анимализм в одежде

Наверх ↑

Арт-деко: артистизм и эффектность

Отцы-основатели стиля – Роман Тыртов-Эрте, сочинявший костюмы для Маты Хари, и эксцентричный реформатор моды Поль Пуаре.

Цвета глубокие, концентрированные, принты крупные, ритмичные. Ткани статусные: бархат, шелк, велюр, шифон. Характерная одежда – пиджаки на двух пуговицах, шотландские свитера, мужские брюки для гольфа, узкие красные галстуки и ботинки из коричневой замши.

Женский арт-деко держится на платье простого, прямоугольного кроя. Его силуэт напоминает то ли античный хитон, то ли египетский «сарафан». Популярные приемы – декор стеклярусом, смещенная линия талии, многоярусные складки. Руки и плечи оголены, спины открытые. Дополняется наряд горжеткой, боа, шляпой-колокольчиком, тюрбаном или перьями.

Арт-деко в одежде

Наверх ↑

Балетный стиль: хрупкость и эфирность

Один из самых женственных и вместе с тем несложных стилей.
Одежда – юбки-пачки, юбки-шопенки и юбки туту, платья силуэтов, вызывающих ассоциации с балетом. Верх костюма элементарно прост, низ воздушный, летящий, чаще двухслойный.
Ткани – шифон, фатин, гипюр, кружева. Цвета – на собственный вкус.

Балетный стиль в одежде

Наверх ↑

Бельевой стиль: провокация и фривольность

Ткани стиля неплотные, мягкие. Цвета приглушенные: оттенки жемчуга, слоновой кости, пыльной розы или лаванды.

Одежда – платья-комбинации и платья-неглиже, топы, кружевные юбки, свободные комбинезоны на тонких бретелях, шорты, напоминающие панталоны. Многие дома, к примеру, Givenchy, предлагают одежду-белье и мужчинам: костюмы пижамного типа, гипюровые майки, сетчатые футболки.

Бельевой стиль в одежде

Наверх ↑

Бохо или богемный стиль: креативность и красочность

Появлением это течение обязано не модельерам, а первым феминисткам, выступавшим за свободу самовыражения.
Ткани стиля: ситец, хлопок, лен, мешковина, шерсть с национальными принтами. Цвета жизнерадостные.

Богемный «репертуар» составляют свободные блузки, брюки-клеш, жилетки-пэчворк, многоярусные юбки, цветастые платья и шляпы. А к ним сапожки, украшенные бахромой, туфли с тесемками и бусинами, сандалии.

Стиль бохо в одежде

Наверх ↑

Бэби-долл: наивность и кукольность

Стиль baby doll родом из Америки 60-70-х годов прошлого века. Этот стиль был символом целой эпохи. Благодаря кинематографу, бэби-долл из домашней женской одежды перешёл в разряд модной и повседневной.
В 1956 году на экраны вышел фильм «Куколка» (Baby Doll), впоследствии определивший название самого стиля. Как ни странно, идею стиля в фильме задал пеньюар определённого кроя, что, впрочем, не помешало ему стать основным фасоном для повседневной одежды baby doll.

Ткани – шелк, шифон, кружева, хлопок, кримплен, трикотаж. Цвета задорные, даже кислотные: лимонный, бирюзовый, апельсиновый.

Одежда – пальто длиной до колена, юбки-клеш и трапециевидной формы, платья с минимальным декольте, топы, шорты, гольфы.
Типичные детали – банты, плиссе, рукава-фонарики, туфельки с круглым носком.

Стиль бэби долл в одежде

Наверх ↑

Вамп: искушение и обольщение

Стиль, призванный создать образ решительной, целеустремленной, роковой красавицы.
Прилегающее платье с разрезами и оголенными плечами – главное в гардеробе женщины-вамп. Рядом висят блузы с декольте, обтягивающие, с высокой талией брюки, юбки-миди из тонкой ткани, льнущей к ногам.

Цвета туалета «фатальные»: черный, алый, бордо. Не отрицается хищный леопардовый рисунок, мерцающие «чешуйки». Ткани – бархат, атлас, шелк.

Стиль вамп в одежде

Наверх ↑

Вестерн или Кантри: практичность и универсальность

Стиль возник в период золотой лихорадки, охватившей Дикий Запад. Прежний костюм мало подходил для длительного пребывания в седле и работы на прииске. Появилось кантри – немаркая и прочная одежда ковбоев и старателей.

Ткани – кожа, деним, хлопок, байка, мешковина, замша. Им свойственна природная палитра, оттенки земли, травы и кожи. Допустимые узоры – клетка, цветочек, горох.

Одежда кантри – замшевые куртки, жилеты, брюки в заклепках, комбинезоны, клетчатые рубашки, шейные платки.

Подруги ковбоев носят широкие юбки, блузки из льна, корсеты, джинсы с бахромой. В ходу ковбойские шляпы, канотье и банданы, ремни с массивными пряжками, ботфорты, сапоги-казаки и мокасины.

Стиль вестерн в одежде

Наверх ↑

Винтаж: эксклюзивность и изысканность

Vintage – термин, которым виноделы обозначают продукт высочайшего качества. А такому напитку обычно не один десяток лет.
Винтаж в моде – это культовые, дизайнерские вещи прошлых поколений. Стиль, однако, бывает подлинный и мнимый (неовинтаж).

Подлинно винтажная одежда – брендовая, редкая. Например, модели, созданные Коко Шанель, Кристианом Диором, Джанни Версаче и сшитые в то время. Винтажным предметам не должно быть меньше, чем 20 лет, но они обязаны оставаться в отличной сохранности.
Впрочем, неовинтаж снимает ограничения. В рамках этого течения новые вещи обрели легитимность. Главное, чтобы их крой и фасон соответствовали лекалам известных когда-то дизайнеров.

Винтажный стиль в одежде

Наверх ↑

Восточный стиль: чувственность и шарм

Под восточным стилем, чаще всего, подразумевают одежду, выполненную с учетом арабских традиций.
Это длинные, свободные наряды с четкими, строгими линиями. К примеру, плащи с капюшонами, платья с широкими рукавами, туники, кардиганы. А также штаны-шаровары, зуавы, женские, неплотно облегающие брюки.

Модельеры, очарованные Востоком, предлагают мужчинам пиджаки и куртки из бархата, плащи из хлопка, шелковые брюки, шарфы. Из предметов, дополняющих образ персидского гостя, всегда актуальны шляпы-тюрбаны, пояса-галуны, туфли с загнутыми носами.

Ориентальные ткани – дорогие и плотные, фактуры гладкие, переливчатые. Цвета – белый, зеленый, аметистовый, сапфировый, рубиновый; популярные рисунки – павлиньи перья, «турецкий огурец», золотые арабески.

Наверх ↑

Гангстерский стиль: влиятельность и кастовость

Его визитка – черный костюм-тройка, темная шелковая рубашка со светлым галстуком, узконосые, чаще лаковые туфли и шляпа-борсалино. Такой комплект сложился в 1919 году, когда в США провозгласили запрет на производство алкоголя, и бутлегерам пришлось притворяться бизнесменами.

Гангстерский стиль в одежде

Наверх ↑

Гарсон: дерзость и гордость

Расширение женских прав и возможностей в начале XX века сформировало новый тип женской сексуальности. На смену сдобным красавицам пришли субтильные и худосочные модели. Появился образ женщины-мальчика, то есть гарсона. Сделав виток, мода на него вернулась в 1960-е годы.

В гардеробе женщины-подростка преобладают пиджаки, рубашки, узенькие брючки, галстуки, подтяжки, шляпы, черные туфли со шнурками или ботинки. Вещи должны быть как бы с мужского плеча – чуть-чуть великоватыми.
Цвета доминируют темные. Ткани – твид, габардин, джерси, хлопок.

Стиль гарсон в одежде

Наверх ↑

Гаучо: бесшабашность и функциональность

Гаучо – вариант ковбойского стиля с географической поправкой. Кладезем идей для него послужила повседневная одежда погонщиков скота Южной Америки – парней с индейской и испанской кровью в жилах.

Наряд гаучо – куртки с бахромой, индейские пончо, фактурные жилеты, свободные брюки, шляпы с широкими полями или особые береты, сапоги со шпорами. Женский вариант под стать: пышные, с оборками юбки и подъюбники, блузы с рюшами, широкие пояса.

Из тканей используют замшу, кожу, хлопок, шерсть. Возможные цвета – коричневый, оранжевый, зеленый, синий, красный; рисунки – растительный принт, фигурки тотемных индейских животных.

Стиль гаучо в одежде

Наверх ↑

Гламурный стиль: блеск и манерность

Акцент на роскошь оказался крайне популярным в 90-е годы, когда появилось огромное количество глянцевых журналов. С тех пор гламур не сдается, хоть выглядит подчас карикатурно.

Ткани, которых требует стиль, – блестящие, полупрозрачные. Цвета могут быть и яркие, и пастельные, и даже приторные. Орнамент цветочный или звериный. Отделка – блестки и стразы.

Останавливаться на видах и фасонах смысла нет. Одежда, прежде всего, должна маняще облегать фигуру, оставляя открытыми плечи, руки или ноги. Обувь – ажурные босоножки на высоком каблуке, лаковые туфли, ботильоны на шпильке, сапожки с кружевом, мехом.

Мужской гламур нежен и сладок так же, как женский. Взгляните на последние коллекции от Gucci: цветистые пиджаки, мех на обшлагах, глянцевые шорты, туфли.

Гламурный стиль в одежде

Наверх ↑

Глэм-рок: мятежность и страстность

Рождением стиль обязан рок-музыке. Его излюбленные ткани – кожа, винил и деним. В фаворе гладкие, лакированные фактуры, черный, серебристый, красный, электрический цвета.

Куртки-косухи, черные рубахи, футболки с черепами, «козой», прочей рокерской символикой, кожаные жилеты с байкерским декором, короткие платья, обтягивающие джинсы и лосины… Все это глэм-рок. Одежду щедро покрывают цепи, зипперы, шипы, а равно пайетки и кристаллы Сваровски.
Обувь тоже с фурнитурой.

Глэм-рок в одежде

Наверх ↑

Городской шик: гармония и динамизм

Это стиль современного жителя города, следящего за модными тенденциями. Его задача – ловко сочетая скучные предметы делового гардероба и вещи ультрамодные, порой экстравагантные, составлять неординарный облик.

В одежде лидируют брюки – мужские и женские, прямые, зауженные, с мелким галстучным рисунком или аккуратные, брендовые джинсы. К ним полагаются пиджаки и жакеты насыщенного цвета.

В активе также пальто-кокон, тренчи, юбки небанального кроя, легкие блузы, платья-коктейль, балетки, мюли, биркенштоки, белые кеды.

Городской шик в одежде

Наверх ↑

Готический стиль: мистицизм и меланхолия

Костюм готической эпохи мало похож на одежду, придуманную готами – субкультурой конца прошлого столетия.

Ткани, из которой её шьют: бархат, велюр, кожа, винил, атлас, тафта, органза. Главный цвет, разумеется, черный, выступающий сам по себе или в дуэте с красным, белым, фиолетовым, бордовым.

Одежда разнообразна и вычурна: фраки, сюртуки, плащи а-ля «Дракула», черные футболки с изображениями волка, ворона, летучей мыши, водолазки с рисунком скелета.

Для девушек шьются корсеты, объемные, парящие юбки, платья замысловатого кроя с воланами и шнуровками. Исторически-эзотерический туалет дополняют шляпы-цилиндры и шляпы с вуалью, черные перчатки, застежки в виде черепов на обуви.

Готика в одежде

Наверх ↑

Гранж: ирония, свобода от условностей

Гранж отвергает гламур и пафос, в его основе преобладание духовного начала над материальным. Его одежда – фланелевые рубашки, рваные, с заплатами джинсы, комбинезоны, растянутые свитера, толстовки оверсайз…

Ткани, свойственные гранжу, – деним, хлопок, фланель, шерсть, замша, кожа. Цвета холодные, мрачноватые; узоры – клетка, геометрический неяркий принт.

Женский гранж дополняют прямые пальто с глубокими карманами, «безразмерные» кофты, свободные платья, колготы с намеренно спущенными петлями, джинсовые или трикотажные юбки, митенки.
Стилевая обувь: гриндерсы, берцы, камелоты, кеды, туфли без каблука и украшений.

Гранж в одежде

Наверх ↑

Граффити: яркость и красочность

Так называют молодежный стритстайл, сфокусированный на палитре и декоре.
В стиле граффити может быть все – футболки, джинсы, майки, топы, платья, свитшоты… Важно, чтобы эти предметы были раскрашены, расписаны и разрисованы. Принты в виде остроумных афоризмов, небрежных картинок, цветных мазков и пятен превращают даже невзрачный костюм в арт-объект.

Фанаты уличной культуры одеваются в граффити с ног до головы, а люди постарше могут выбрать один-единственный, буйно разрисованный предмет: футболку, например, или сумочку.

Наверх ↑

Деловой (официальный) стиль: корректность и нейтральность

Деловой облик не терпит экспериментов и вольности, оставаясь почти неизменным с начала прошлого столетия. Для мужчин и для женщин это темный костюм и светлая сорочка.

Официальный стиль, однако, делят на строгий (обязателен галстук), повседневный (к черно-белой гамме добавлен еще один цвет) и пятничный, допускающий джинсы.

— Деловой стиль одежды для женщин
— Деловой стиль одежды для мужчин

Наверх ↑

Денди: щегольство и благородство

Дендизм как образ жизни сложился в Англии в эпоху Регентства. Слоган стиля мог бы звучать так: заметная незаметность.

В гардеробе денди присутствуют консервативного кроя пальто, плащ, костюм и рубашки. А также жилеты, шляпы и туфли из качественной кожи, шелковые галстуки.

Собственно, то же висит и в женском шкафу: брючный костюм, светлые, мужского типа блузы, приталенные и прямые жакеты, сюртуки и бриджи.

Денди-стиль как никакой другой зависит от подробностей. Он немыслим без шейных платков, лайковых перчаток, начищенной до блеска обуви.

Необходимые материалы – твид, кашемир, шерсть, шелк, лен. Цвета дендизма – темные для зимней, бежевый и белый для летней одежды. Узоры – клетка, тонкая полоска.

Наверх ↑

Дерби (жокейский стиль): импозантность и спортивность

В общих чертах одежда дерби – стилизация формы наездников.
Это куртки, плащи-накидки, рединготы, пиджаки с воротником-стойкой и широкими лацканами, английские жилеты, бриджи, галифе. А к ним шляпы-дерби, шапочки-шлемы, кепки с козырьком, высокие сапоги, краги, туфли-дерби.

Ткани почтенные и недешевые: шерсть-джерси, кашемир, шелк. Цвета приглушенные: черный, оттенки синего, коричневый, горчичный, сливочный.

Дерби в одежде

Наверх ↑

Джинсовый стиль: раскованность и равенство

Флаг, герб и гимн этого течения – джинсовые ткани: деним, эйкру, джин, шамбри.
Цвета – оттенки индиго, синего, серого, белый.
Одежда любая, но брюки – must have. Сегодня на первых ролях мужские, чуть зауженные джинсы, женские джинсы с завышенной талией.
Все еще в моде такие, воистину народные модели, как скинни и бойфренды.
В тренде белый, цветной, рваный деним. А также джинсы с коряво обрезанными, необработанными штанинами, украшенные вышивкой, разноцветной аппликацией, кружевом, фестонами…

Наверх ↑

Диско: музыкальность и пластичность

Возник как подражание кумирам – нарядам Boney M и ABBA, Джона Траволты и (в советском варианте) Александра Абдулова.

Стержень стиля – белый костюм с черной, с широким воротом рубахой. В мужском шкафу были также серые, с отливом пиджаки, свободные брюки, водолазки, мерцающие рубашки.

В женском – блузы с объемными плечами, платья с воланами, футболки крикливых расцветок, брюки-бананы, цветные колготки.

Характерная обувь — мужские туфли на каблуке или платформе, босоножки серебристого цвета.
Материалы-фавориты – полиэстер, люрекс, диско-ткань, вискоза. Главные цвета – белый и черный, неоновые.

Наверх ↑

Диффузный (стиль Изобилие): китч и эклектика

Термины придумали Такадо Кендзо и Жан-Поль Готье, смешавшие предметы различных коллекций.
Ткани для стиля-гибрида берутся любые, цвета – на собственный вкус.

Наверх ↑

Зут: кураж и парадокс

Стиль появился в 30-е годы в джаз-клубах Гарлема. Мешковатый, слегка несуразный пиджак и просторные штаны истеблишмент воспринял, как пародию. Но, как оказалось, в свободных пиджаках и брюках удобно отплясывать буги-вуги и свинг.

Кроме неуклюжего костюма в стиле присутствуют длинное пальто, широкополая шляпа, галстук-бабочка, подтяжки и двухцветные ботинки.
Ткани – шерсть, вискоза, хлопок. Цвета коричневый, кирпичный, красный.

Наверх ↑

Классика: чопорность и традиционность

Политики и дипломаты обязаны одеваться так, чтобы их внешний вид не вызывал вопросов и нареканий. Для этого существует классический стиль – обезличенная, «протокольная» одежда для особ, наделенных представительскими функциями.
Шьют её из кашемира, тонкого габардина, твида, крепа, шелка.

В ассортименте стиля – несложного кроя мужские и женские костюмы, рубашки светлых тонов, брюки со стрелками, женские жакеты в талию и с симметричными бортами, юбки прямые и трапециевидные.
Цвета – синий, серый, винный, бежевый, шоколадный. Допустимые принты – клетка, елочка, полоска.

Классика – это «костюмный», чинно застегнутый стиль без обнаженных рук и ног, высоких каблуков и экстрамодных деталей.

Классический стиль в одежде

Наверх ↑

Колониальный стиль: авантюризм и предприимчивость

Стиль подражает одежде и экипировке исследователей тропиков.
Состоит он из мужских ветровок, сорочек с погонами и кулисками, брюк и шортов с манжетами.

Для женщин предусмотрены прямые юбки средней длины, платья-рубахи, платья-халаты.
Ткани колониальной одежды натуральные, цвета – отталкивающие ультрафиолет, копирующие саванну: беж, горчичный, светло-серый. Блузы, шарфы и шейные косынки могут быть яркой, звериной окраски – под тигра или попугая. Портрет колонизатора «дорисуют» ремень, круглая шляпа, «внучка» пробкового шлема, ботинки на шнуровке.

Наверх ↑

Коко Шанель: эталон и совершенство

В сокровищнице стиля те предметы, которые любила, носила и пропагандировала Коко Шанель, а также вещи из её коллекций pret-a-porter.
Это маленькое черное платье, приталенный жакет, прямая юбка, закрывающая колени, широкие брюки, балетки, лаковые лодочки, двухцветные туфельки, шляпка и… Нитка жемчуга.
Ткани стиля – твид, кашемир, шелк, джерси, трикотаж. Цвета черный, белый, пастельные, принты – гусиная лапка, неброская клетка.

Наверх ↑

Колор блок: радуга в гардеробе

Колор блок (колор блокинг) — это искусство гармоничного сочетания ярких цветов и оттенков в одном ансамбле.
Образ в стиле колор блок предполагает одежду простого кроя, без сложных деталей и «лишних» аксессуаров. Чем проще — тем лучше. Ведь главное в вашем ансамбле — цвета.

Стиль колор блок в одежде

Наверх ↑

Клубный стиль: выразительность и яркость

Название стиля в расшифровке не нуждается: это одежда для вечеринок, эдакий тусовочный дресс-код.

Неутомимые клабберы облачаются в клубные костюмы, состоящие из узких брюк и приталенных пиджаков, клубные рубашки, джинсы-слим, джинсы с подворотами… Девушки надевают топы с пайетками, мини-юбки, короткие платья, эластичные леггинсы.

Ткани – коттон, трикотаж, синтетика. Цвета, которым отдается преимущество, – глянцевый черный, розовый, золотистый, бирюзовый, пурпурный.

Наверх ↑

Конструктивный стиль: четкость и скульптурность

В сущности, это способ оформления одежды, при котором акцентируется форма, геометрия, конструкция костюма. Для этого дизайнеры задействуют хитрости покроя, специальные швы, отделку и декор.

Основой для создания объемного, рельефного ансамбля может быть любой известный стиль одежды, но чаще всего модельеры прибегают к эклектике.
Ткани жесткие, держащие форму, цвета выразительные, большей частью монохромные.

Наверх ↑

Космический стиль (Space Age): футуризм и зрелищность

В моде космическая страница открылась в 60-х годах прошлого столетия. Синтетические материалы, вошедшие в быт, позволили конструкторам создать одежду в виде скафандров и шлемов, костюмов пришельцев. В жизнь ворвались куртки-лунники, комбинезоны, шорты, сарафаны, переливающиеся «космическими» бликами. Появился спрос на футболки с рисунками спутников и летающих тарелок, «дутые» сапожки на рифленой подошве, туфли цвета «бензиновые разводы».

Ткани для пошива применяли глянцевые, металлизированные. Цвета – серебристый, белый, синий, фиолетовый.
Сегодня космический стиль сместился в тему роботизации.

Наверх ↑

Кэжуал: индивидуальность и комфортность

«Сasual» значит «неформальный», «случайный», но случайность его, конечно, хорошо продуманная.

Выбор стилевой одежды широк: куртки, недлинные пальто, нестрогие пиджаки, свитера, рубашки, футболки, джинсы, слаксы, брюки-чинос, брюки-карго…
Для женщин жакеты, жилетки, кардиганы, топы, леггинсы, юбки и платья без декольте. Кэжуал внимателен к деталям, но отрицает стразики, пайетки, рюшечки.

Спорт-кэжуал может дополняться бейсболками, брюками-багги, джоггерами, спортивными майками и кофтами с капюшоном.

Смарт-кэжуал напротив, более строг, являясь облегченным вариантом офисной одежды. Характерная примета смарт-кэжуал-стиля – по-настоящему дорогие, однако неброские вещи.

Впрочем, есть еще и бизнес-кэжуал, стиль пятничных, послерабочих вечеров. Он синтезирует опрятность и корпоративность с комфортным, минимальным отклонением от офисной одежды.

Обувь, подходящая к одежде кэжуал, – броги, лоферы, слипоны, балетки.
Типичные ткани – кожа, вельвет, деним, трикотаж, шерсть, хлопок, лен. Цвета любые, не режущие глаз.

Стиль кэжуал в одежде

Наверх ↑

Ламберджек стиль: невозмутимость и надежность

Несмотря на то, что стиль известен с конца позапрошлого века, он утвердился сегодня, когда вернулся запрос на брутальность и мужские бороды.
Задача ламберсексуала (так называют представителей стиля) – создать ореол сурового, скупого на слова и эмоции парня.
А «священный» предмет в его шифоньере – куртка в красно-черную клетку или такая же, толстая и теплая, навыпуск рубаха.
Материалы – вязаная шерсть, байка, замша, дубленая кожа, овчина. Цвета лесоруба – коричневый, беж, красный и черный.

Наверх ↑

Милитари: самоуверенность и жесткость

Официальным законодателем стиля называют дом моды Louis Voitton.
Одежду с военным уклоном не спутаешь с другой. Это шинели, бушлаты, куртки-пилоты и куртки-танкеры, парки, бомберы. Продолжим?

Френчи, кители, мундиры, галифе, брюки-карго, кюлоты, комбинезоны, платья-рубашки, юбки… И, соответствующий декор: погоны, петлицы, аксельбанты, эполеты…
Портрет модного «коммандос» завершает армейская обувь, кепи, папаха, фуражка или берет с кокардой.

Ткани – кожа, парусина, драп, деним, фланель, флис. Цвета – хаки, камуфляж, серый, болотный, оливковый.

Милитари в одежде

Наверх ↑

Минимализм: элегантная умеренность

Минимализм – стиль одежды, который не признает многослойности, слишком ярких цветов, и прочего «лишнего» декора. Он никогда не поддавался на подиумные уловки, а всегда был индивидуальным.

Лаконичные детали и аккуратные акценты зачастую смотрятся намного интереснее и ярче трендовой мишуры. И именно эта простота вкупе с элегантностью делает минималистичный стиль популярным.

Современный минимализм позволяет создавать необычные, смелые и креативные образы. Главное, правильно сочетать цвета, текстуру и форму.

Минимализм в одежде

Наверх ↑

Морской стиль: шик и беззаботность

Родиной его считается Британия, но полосатую юбку с матроской первой надела Коко Шанель.
С тех пор к матроске прибавились горы одежды. Яхтенные куртки, приталенные пиджаки с золотыми пуговицами, брюки-клеш, бермуды, белые шорты, полосатые топы и сарафаны. Эти предметы украшают нашивки, аппликации с якорями, штурвалами, маяками, парусниками.

Костюм разнообразят белыми кепками, пилотками, «капитанскими» фуражками, пляжными шляпами, «пиратскими» платками. Популярная обувь – белые туфли.
Ткани – лен, хлопок, шелк, муслин. Цвета – белый, синий, голубой, красный.

Наверх ↑

Оверсайз: нестандартность и уют

Ошибочно думать, что оверсайз – одежда большего размера. На самом деле это особый фасон с намеренно увеличенными рукавами, воротом, полочками и карманами.
Такого типа могут быть пальто, куртки, свитера. Любительницы оверсайза носят платья с размытым, неопределенным силуэтом или платья-халаты с широкими, длинными рукавами.

Ткани, подходящие для воплощения, – нежесткие, мягкие. Цвета, по большей части, сдержанные.

Стиль оверсайз в одежде

Наверх ↑

Натуральный стиль: естественность и комфорт

Простота, природность и комфорт являются ключевыми идеями натурального стиля в одежде.
Типичные предметы гардероба: футболки, топы, толстовки, туники, юбки клеш или трапеция, просторные джинсы, брюки прямые или карго – свободные вещи простого кроя без сложных деталей.
Отличительной четой данного стиля является фактурность — объемное или ярко выраженное плетение. Например, рогожка, вельвет, трикотаж, крупная вязка, мех.
Ткани: натуральные — замша, лен, шерсть, трикотаж, хлопок, джинса. Фасоны свободные, без затейливых деталей. Цвета одежды — мягкие, приглушенные, без контрастов.

Наверх ↑

New Look: грация и флирт

Концепцию Нью Лук в послевоенные годы предложил Кристиан Диор. Его коллекция, вызвавшая фурор, состояла из предельно женственной одежды. Юбки с кринолином, осиные талии, обнаженные руки, хрупкие щиколотки… По мнению критиков моды это был новый взгляд на женскую сексуальность.

New Look сегодня – платья с округлой линией плеча, приподнятым бюстом, расширяющейся или напротив, сильно зауженной юбкой.
Ткани, расцветки – любые. Наряд дополняют круглые шляпы и длинные перчатки, туфельки на среднем каблуке.

Наверх ↑

Панк-стиль: безрассудство и шок

Из музыки в жизнь панк перенесли дизайнеры, которые шили костюмы для скандальных рок-групп.
Одежда панков – рваные, разрезанные, в разводах и пятнах джинсы, футболки с анархистскими знаками, майки с нецензурными надписями, болтающиеся подтяжки, черные колготки в сетку, платья с прорехами…

Ткани – деним, кожа, трикотаж, цвета – черный с красным, пронзительно-синим, ядовито-зеленым.

Наверх ↑

Пин-ап: кокетство и пикантность

Слово означает «пришпиливать», потому что картинки с глазастыми и пухлогубыми красотками солдаты, студенты и старшеклассники пришпиливали к стенке.
Задание стиля, который возник под воздействием этих картинок, – создать столь же сексапильный, притягательный облик.

Предлагаемая одежда – платья в талию, юбки-клеш, клетчатые рубашки, майки, шорты с высокой талией, облегающие брюки, блузки с откровенным вырезом и кружевными бантами.

Аксессуары – ажурные чулки с подвязками, ленты для волос, туфли на шпильке.
Ткани преимущественно светлые, солнечные, с принтами в горох или милый цветочек.

Наверх ↑

Преппи: аккуратность и элитарность

Термин произошел от слова «предварительный», а стиль «вырос» из формы учеников престижных школ и колледжей.
Его материалы – твид, кашемир, мохер, вискоза, лен.
Палитра – синий, белый, песочный, голубой, красный и желтый цвета. Из орнаментов приветствуются ромбы, полосы и клетка.

Преппи-одежду представляют пальто-кромби, тренчи, блейзеры, пуловеры и джемперы, жилеты. В этом же ряду рубашки поло и оксфорд, брюки с защипами, из плотной ткани шорты.

Девушки выбирают юбку-карандаш или юбку А-силуэта.
Обувь на все случаи – туфли-лоферы, оксфорды, броги, топ-сайдеры.

Наверх ↑

Ретро: харизматичность и жизнелюбие

Интерес к минувшим эпохам и платьям вспыхнул в середине XX столетия. В отличие от привередливого винтажного стиля, ретро не требует подлинных предметов старины, а довольствуется подражанием.

Фасоны, модели, цвета – характерные для времени, которое копируют. Типичные материалы – бархат, шелк, шифон, атлас.

Наверх ↑

Романтизм: чувствительность и безмятежность

Романтика в одежде – платья с многослойными, плиссированными, пышными, «облачными» юбками, сарафаны с завышенной талией, блузки с кружевами, палантины и накидки. Моду на подобные предметы ввела когда-то принцесса Диана.

Ткани стиля романтик – шелк, шифон, бархат, тафта, органза, гипюр, кружева. Цвета – белый, персиковый, бледно-зеленый, розовый, кремовый.

Особые приемы – рукава в три четверти, фонарики, буфы, жабо и кокилье, вышивка на лифе, воланы, драпировки.

Наверх ↑

Рустик (деревенский шик): простодушие и скромность

Стиль, соединивший философию кантри с колоритными деталями народных костюмов Европы.

Свойственные ткани – грубоватые, фактурные: шерсть, лен, хлопок, фланель. Цвета – неяркие краски природы: оттенки коричневого, синего, зеленого, коралловый и желтый. Излюбленный принт – мелкий цветочек.

Базовые вещи рустикального стиля – ярусные юбки, платья и рубахи лаконичного фасона, жилетки, вязаные кофты и чулки. Сочетать одежду можно с матерчатыми туфлями, босоножками на соломенной платформе или с деревянным невысоким каблуком.

Наверх ↑

Сафари: упорство и азарт

Сафари-стиль возник на пике интереса к Африке, её колонизации и освоения.
Сафари-одежда – свободные пиджаки, светлые рубашки, тенниски, комбинезоны, жилеты…

Мужчины могут выбрать слаксы, брюки-карго, кюлоты или шорты с отворотами. Женщины – платье-рубаху или юбку-миди с запахом.
Карманы, лямки, ремни и шнуровка украшают и женскую, и мужскую одежду.

Обувь тоже со шнуровкой, но могут быть и туфли на пробке, и сандалии-гладиаторы.
Ткани «охотничий» стиль предпочитает натуральные, «дышащие». Цвета – оттенки камня, песка, терракоты, дерева.

Сафари в одежде

Наверх ↑

Спортивный стиль: энергичность и активность

Его дорога к пьедесталу растянулась на столетия. Чем популярней становился спорт, тем больше спортивной одежды появлялось в обиходе.
Сегодня это куртки с капюшонами, свитера с V-вырезом, футболки, тенниски, рубашки-поло, майки, брюки-трико, джоггеры, лосины, юбки в складку, платья-рубашки. Обувь – слиперы, слипоны, кеды.
Материалы могут быть и натуральные, и полусинтетические, цвета – палитра олимпийского флага.

Спортивный стиль в одежде: особенности, виды, аутфиты

Наверх ↑

Тедди-бойз (Тедди-герлз): форс и бунтарство

Стиль появился в Лондоне, в среде субкультуры, представители которой пытались одеваться в духе XIX века.

Обязательные предметы – длинный зауженный пиджак, максимально узкие брюки, белая сорочка с отрезным воротом, жакет с отворотами и юбка-карандаш для девушек.
По желанию можно добавить жилетку и галстук с виндзорским узлом. Обувь – криперсы из кожи, узконосые ботинки, эспадрильи. Точку в эстетике образа ставил платок, торчавший из нагрудного кармана.

Наверх ↑

Фольклорный стиль: простота и живописность

В отличие от этники, фолк-стиль не ставит своей целью воссоздать аутентичный народный костюм. А стилизует его, прибегая к наглядным штрихам и отдельным приемам.
Это может быть обычная рубашка, но с мережкой, пояс-кушак, юбка, сшитая из павлопосадских платков, безрукавка-пэчворк.
Ткани, как нетрудно догадаться, натуральные. В большом почете кисти, рюши, аппликации, плетения.
Цвета – сочные, радующие глаз.

Наверх ↑

Хиппи: любовь, естественность, свобода

Эти принципы «дети цветов» исповедовали также и в одежде. Никаких брендов и бирок, ничего дорогого, «с иголочки». Ткани – лен, хлопок, мешковина, деним. Цвета – яркие, цветочные. Типичная одежда – футболки со знаком «пацифик», джинсы-клеш или шорты, «цыганские» юбки, просторные платья, пестрые повязки на голову.
Ценятся элементы хенд-мейд: клинья, вшитые в клеши, собственноручный рисунок на майке, монисто на повязке. Обувь – кеды, сабо, сандалии.

Надо сказать, стиль хиппи существует и сегодня, но в более опрятном, утонченном виде.

Наверх ↑

Хипстеры: чудаковатость и мейнстримность

Если в двух словах, то хипстер – это стиляга нового века. Сложилось направление недавно, создав собственную визуальную идентификацию.

Хипстера выдает педантичное отношение к деталям: длинный шарф или шейный платок, очки, холщовая сумка. К этому прилагаются облегающие пиджаки, джинсы-скинни или бриджи, леггинсы, джеггинсы, клетчатые рубахи навыпуск, футболки с остроумными принтами, конверсы.
Ткани – фланель, деним, вельвет, шерсть, лен. Цвета – синий, красный, хаки.

Наверх ↑

Шебби-шик: акварельность и сентиментальность

Идея в том, что вещам придается «потрепанный шик». Платье или шляпка могут быть новыми, но обязаны выглядеть так, как будто их надевала ваша прабабушка. В идеале предметы должны восприниматься антикварно.
Отдается предпочтение легким, природным тканям и блеклым, пастельным тонам.

Наверх ↑

Экологический стиль: рациональность и разумность

Экологизм – безусловный лидер в море модных тенденций. В широком смысле это образ жизни, а в бытовом – приверженность к натуральным, обработанным вручную, неокрашенным или окрашенным природными пигментами тканям. Собственно, речь идет о специальном сырье – эко-тканях.

Эко-одежда всегда натуральна, гипоаллергенна, пропускает воздух, сохраняет тепло, впитывает влагу. Крой таких предметов – простой, свободный, без излишеств. Как правило, это рубахи и брюки, комбинезоны, платья, туники и юбки комфортных фасонов.
Палитра эко-одежды, большей частью, светлая, присущая исходному сырью.

Наверх ↑

Экстравагантный (драматический) стиль: мятежность и решительность

Экстравагантность – состояние души и вектор поведения.
Следовательно, одежда может быть какой угодно. Принадлежащая любому стилю и эпохе, брендовая или сшитая собственноручно. Важно другое, чтобы она вызывала недоумение, изумление, вау-эффект.
Цветовая гамма – хлесткая, контрастная, аксессуары необычные, даже сумасбродные.

Наверх ↑

Эротический стиль: нескромность и двусмысленность

Радикальное течение стиля гламур было популярным сравнительно недолго, но след в истории моды все же оставило.

Подражая поп-дивам (Мадонна, Бритни Спирс, Бейонсе) девушки, скорее, раздевались, чем одевались. Ультракороткие платья, костюмы из латекса вкупе со стразами и каблучищами «лепили» не образ, а секс-символ.

Среди мужчин эротический тренд поддерживали глянцевые журналы, печатающие фото мускулистых красавцев в трусах, атлетов в расстегнутых рубахах и сетчатых трико.
Казалось бы, куда откровеннее? А вот куда: в подвид бодифэшн.

«Голые» платья и прозрачные комбинезоны, жакеты, надетые на тело без белья, юбки, состоящие из ленточек, шорты-стринги, комбидрезы в качестве вечерних туалетов… Такие костюмы не редкость на красных дорожках.

Наверх ↑

Этнический стиль: самодостаточность и искренность

Этника в одежде – понятие безбрежное. Сколько наций, народов, племен, столько же этнических направлений существует внутри стиля. Костюм, к примеру, может быть создан по греческим выкройкам, египетским, индийским или индейским мотивам, африканским и, естественно, русским.

Ввиду такой вариативности оттенки, принты и фасоны этнического костюма всегда разные – в соответствии с выбранной национальной темой. А общее для этники одно: натуральность ткани.

Стили одежды: топ 55 - как найти свой стиль, стили в моде сегодня

Все люди в мире разные, с разными особенностями, параметрами и предпочтениями. Разные у людей и стили одежды, которых в современном мире моды и фешн индустрии великое множество. Различные стили одежды выражают разные эмоции, чувства и настроения. Далее попробуем разобраться в этом многообразии и систематизировать данную информацию.

На сегодняшний день мы замечаем множество моделей: как для мужчин, так и для женщин. При этом, каждый из нас восхищается многообразием стилей и старается найти свой, удовлетворяющий всем веяниям капризной моды. Мало кто знает, что на самом деле существует довольно приличное число стилей, которые считаются базовыми и подойдут практически каждому из нас. Итак, сегодня мы поговорим о том, какие стили одежды существуют и что будет в тренде две тысячи девятнадцатого года.

Читай до конца: сможешь не только получить ценные советы по выбору стиля и актуальности стилей в 2019, но и найдешь тест

Читайте также: Женская мода осень — зима 2018/2019: Топ 25

Стили одежды и их классификация

Посмотрите видео: Как найти свой стиль в одежде? Продолжительность 9,5 мин

Классический, как основа в теме стили одежды

Итак, для начала необходимо начать с классического стиля, который стал популярен еще задолго до нашего с вами рождения. Это и есть тот самый базовый стиль, который является уместным в абсолютно любой ситуации. Если вы не знаете, что надеть, то самое время порыться в своем шкафу и найти что-то классическое.

Откуда же произошел этот стиль и что из себя представляет?

Классический стиль взял своё начало в Англии, ведь именно там живет английская королева, в семье которой принято выглядеть строго и элегантно. Именно эти два слова и подразумевают классический стиль. Он не терпит всевозможных броских деталей. Ему свойственны свободный крой, простота линий, но при этом явная сдержанность и незаметность. Классический стиль не предполагает привлечения всеобщего внимания, однако это просто невозможно. Именно в этом и заключается особая прелесть классического стиля, быть незаметным для себя, но явно видимым для других. Самое главное — это опрятность. Чистые отглаженные вещи всегда будут привлекать внимание, даже если они будут куплены в дешевом магазине. Поэтому выбирая классический стиль в качестве постоянного постарайтесь соответствовать ему.

Минусы классического стиля заключаются в постоянной строгости, которая в конце концов может надоесть любому моднику.

Романтический

Романтический стиль — один из самых любимых для всех дам. Отличается он явным многообразием дополнительных элементов. Обычно, в этой роли выступают разнообразные рюши и кружева, выполненные из легких материалов. Да, именно они являются одними из главных визитных карточек романтического стиля. Легкие, почти невесомые ткани и нежные оттенки позволяют дизайнерам создавать настоящий ореол невинности вокруг каждого, кто решил примерить на себя этот образ.

Спортивный

Спортивный стиль является одним из самых удобных, но не всегда подходящих для всех случаев. Например, явиться на торжественный приём в кроссовках, значит продемонстрировать дурной тон. Именно поэтому нужно уметь сочетать спортивные вещи (вещи в стиле спортшик) своего гардероба с более нейтральными. Вообще, спортивные вещи всегда удобные и позволяют чувствовать себя комфортно в любой ситуации.

Стиль дерби

Стиль имеющий характерные особенности жокейского стиля:

  • жакет в клетку;
  • шляпа — котелок с небольшим козырьком;
  • высокие сапоги.

Стиль дерби может подчеркнуть женственность, оригинальность и однозначно подарит удобство и комфорт. А ощущение, что женщина только что с ипподрома придаст ее образу загадочность и нотку аристократизма.

Стиль кэжуал

Совсем недавно появился новый стиль Casual (кэжуал), который предпочитает большинство людей в разных странах. Он подразумевает свободу и самовыражение в одежде. Современно, модно, стильно, но с элементами классики вот, что отличает Casual от других стилей. Многие специалисты считают, что Casual является «сборным» стилем. Так как в нем можно найти достаточное количество элементов, входящих в другие стили одежды. Конечно, здесь присутствуют и спортивные элементы, но заниматься спортом в данной одежде вовсе не принято.

Деловой стиль

Деловой стиль одежды является ветвью классического стиля и хранит в себе множество элементов английского аристократического общества. В такой одежде обычно появляются на работе, в офисе и на других важных мероприятиях. Деловая одежда подразумевает сдержанность и элегантность. Кроме того, не стоит допускать короткие элементы одежды, так как для многих дресс кодов офиса это может быть неуместно и безвкусно.

Парижский шик

Стиль настоящих француженок, которых никак нельзя упрекнуть в отсутствии вкуса. Они всегда уточненные, открытые, элегантные и неповторимо женственные. Стиль характеризуется простым, но изящным кроем, сочетанием пастельных тонов с элегантными лодочками на маленьком каблуке. Дополнением к образу может стать контрастный берет.

Скандинавский стиль

Тем, кто любит комфорт и уют, стоит обратить внимание на скандинавский стиль. Стиль отличается сдержанностью и простотой. А обилие мелких узоров, рисунков и различных оттенков спокойных цветов не позволяют считать его скучным.

Бохо

Данный стиль по духу тем, кто любит свободу, непринужденность и как-будто отрешенность от толпы. Бохо свойственны:

  • натуральные материалы;
  • яркие принты;
  • кружево;
  • кисточки, бахрома;
  • свободные сандалии или сапоги в ковбойском стиле;
  • украшения, ремни, пояса.

Бохо не свойственны такие черты, как строгость линий, упорядоченность элементов и чрезмерная аккуратность.

Стиль хиппи

Хиппи отличает от других стилей философия мира и любви, которая нашла выражение в длинных, распущенных волосах, рок-н-ролле и цветах.

Образ в стиле хиппи — это брюки или джинсы клеш, свободные футболки, рубашки, топы из натуральных материалов, протертые кожаные и джинсовые жилетки и куртки, обилие простых и ярких аксессуаров в виде фенечек, ленточек, ободков. Цвет хиппи — это всевозможные яркие, в том числе кислотные оттенки. Рисунки преимущественно неправильной геометрической формы или круглые яркие, как будто созданные во время дурмана. Данный стиль исключает брендовую одежду, логотипы и лэйблы, как таковые. Лучше яркая мазня, чем принты и фигуры правильной формы. Обувь простая, без каблуков и изысков: шлепки, сандалии, яркие кеды или босые ноги.

Арт-деко

Этот стиль сочетает простые свободные платья с эпатажными яркими аксессуарами. Среди аксессуаров могут быть кокетливые шляпки с перьями, длинные стеклянные бусы и сумочки, украшенные пайетками или бисером.

Пэчворк

Пэчворк буквально — это изделие из лоскутов. Соответственно и стиль пэчворк имеет лоскутную основу. Вы наверняка неоднократно встречали элементы этого стиля, как на женщинах и детях, так и на мужчинах. Кстати отметить, сегодня пэчворк очень популярен и востребован. Поэтому в повседневной жизни можно увидеть из лоскутов пальто, жакеты, платья, палантины, сумки и даже обувь.

Экстравагантный стиль

Данный стиль одежды можно считать одним из самых скандальных на сегодняшний день. Те, кто хочет выделиться из толпы, носят необычную, яркую одежду, которая и называется экстравагантной. Разнообразная асимметрия, яркие вызывающие цвета — все это символизирует именно данный стиль.

Стиль Swag

Данный стиль предполагает ношение демонстративно дорогих вещей привлекающих внимание и кричащих о своей дороговизне. Если цепь, то в палец толщиной, если перстень, то очень большой. Если брендовая вещь, то обязательно с заметным логотипом. То есть Swag — стиль, кричащий о богатстве.

Стиль Color blocking

Данный стиль отличает игра цветов, а не моделей. Color blocking сочетает в себе контрастные цвета, которые хорошо уживаются между собой. При этом образ не должен выглядеть нелепо, цвета должны быть гармоничные, однотонные, без принтов и лишних деталей.

Стиль эклектика

Одним из самых нелепых, но имеющих право на жизнь является стиль эклектика. Который означает нелепое сочетание несочетаемого. Летние легкие шорты под шубу, деловой пиджак с трико, спортивный костюм под каблуки и с носками в горох — это и многое другое может быть отнесено к данному стилю. Но есть одно Но. Этот стиль не всегда является шутовским и нелепым. Есть эпатажные люди, которые могут позволить себе использование данного стиля и при этом выглядят индивидуально и интересно. Из современников можно назвать Жанну Агузарову, которая имеет популярность, известность, индивидуальность и при этом ловко обращается со стилем эклектика.

Эротический стиль

Стиль стал популярен очень давно. Он предполагает обтягивающую одежду, то есть, максимально подчеркивает все части фигуры. В большинстве случаев одежда открытая, а порой даже вызывающая.

Этнический стиль

Этнический стиль одежды можно встретить гораздо реже, тем не менее он встречается в настоящее время. Свободная одежда, легкий крой и, конечно же, народные узоры, зависящие от культуры выбранного вами народа. В любом случае, этнический стиль выглядит необычно, легко, но не всегда уместно.

Колониальный стиль

Белые хлопковые ткани простых и удобных фасонов с оттенком ретро вот, что представляет собой колониальный стиль. Данный стиль схож со стилем сафари, но лишь в простоте и удобстве фасонов. Является неотъемлемой частью летнего сезона и пляжной моды.

Минимализм

Минимализм предполагает отсутствие лишних элементов декора в предметах одежды. На сегодняшний день это означает:

  • свободный крой,
  • отсутствие украшений,
  • неброские цвета.

Сафари стиль

В далекие девяностые появился еще один стиль, который назвали Сафари. Кое-что в нем взято из английской военной униформы, но в целом одежда предполагает комфортность и удобство путешественника. Тогда были очень популярны цвета, с помощью которых можно было «слиться» с атмосферой, то есть, землистые, болотные, коричневые. Однако чуть позже появилась полная свобода цвета и различные комбинезоны стали выпускаться в ярких оттенках. Это было стильно, дерзко и необычно. Сейчас, Сафари редко можно встретить в России, ведь преимущественно это американский стиль.

Стиль Military

Еще одним стилем с нами поделились американские военные. Military стал популярен довольно давно и каждая девушка выглядит в нем совершенно по-разному. Тяжелые ботинки, шнуровка, болотные цвета — идеальное сочетание для данного стиля. К тому же сегодня этот стиль достиг своего расцвета и присутствует не только во взрослой, но и в детской моде.

Преппи

Стиль преппи предполагает стилистическое направление pro college. Это стиль студентов золотой молодежи, которые предпочитают стильную, брендовую одежду именитых модных домов. Основными характерными особенностями данного стиля являются спокойные глубокие цвета, благородные натуральные ткани, сдержанные фасоны, классические принты (клетка, полоска). Чаще всего на молодежи в стиле преппи можно увидеть однотонную или клетчатую рубашку, классический жакет или жилет, лофферы и сумку — портфель.

Гранж

Данный стиль в основном предпочитает молодежь из-за своей непринужденности, граничащей с небрежностью, а порой и неопрятностью. Потому, что включает в себя рваные элементы, подвороты рукавов и штанин, беспорядок на голове, мятые элементы одежды, грубую обувь. Гранж — стиль людей, уставших от роскоши и гламура. Но при всем при этом этот стиль может выглядеть модно и стильно.

Стиль Гламур

Данный стиль предполагает блеск и шик. Но в гламуре все это должно выглядеть сдержанно, стильно, дорого и аристократично. Шелковые ткани, драгоценности, стильная прическа, дорогие аксессуары, ухоженные руки, абсолютная гармония и лоск.

Стиль авангард

Стиль авангард введен в моду Пьером Карденом и сочетает в себе:

  • Буйство цветов и оттенков, включая кислотные. При этом яркими могут быть, как элементы одежды, аксессуары, так и волосы, макияж;
  • Необычные материалы, включая экологичные дешевые или, напротив, экзотические дорогие. В роли материалов могут быть пластик, гофрированная бумага, картон, перья павлина или иные материалы;
  • Замысловатые фасоны, включающие как излишне объемные модели, так и угловатые геометрические, с шипами, иголками, лентами;
  • Смешение стилей, так как может сочетать элементы романтики, классики, гламура и готики, что в итоге поможет создать совершенно новый образ;
  • Экзотичность, которая ограничивается лишь воображением создателя образа.

Богемный стиль

Богема буквально переводится, как цыганщина, элементы которой присутствуют в данном стиле. Хотя сегодня богемный стиль довольно таки сильно преобразился и видоизменился от того, чем являлся в начале своей истории. От цыганского стиля остались яркость красок, обилие аксессуаров и эффекты поношенности. При этом богемный стиль — это стиль творческой элиты, которые любят свободу, непринужденность, любят притягивать к своему образу внимание и при этом умудряются чувствовать себя максимально комфортно.

Вещи в богемном стиле должны быть практичными и по цвету и по составу. Именно поэтому обычно используются цветные, многоцветные материалы. Приветствуются цветы, градиент, акварельные мотивы в сочетании с однотонными элементами. А также состаренная одежда, с рваными краями и простыми или предумышленно состаренными аксессуарами. Такими аксессуарами могут быть кожаные браслеты, старинные броши, шарфы, ободки, сумки, кольца и серьги из потертого золота. Дополнением к образу может стать простая и удобная обувь без каблука.

Стиль Джипси

Еще один стиль, взятый у кочевых цыган — это Джипси. Стиль основан на сочетании многослойных юбок, платьев с цветочными принтами и яркими аксессуарами. Джипси имеет много общего с бохо и богемным стилем, но отличается обязательной многослойностью.

Морской стиль

Время не стояло на месте и кое-чем с нами успели поделиться моряки. Да, морской стиль стал одним из популярных и остаётся им по сегодняшний день. Правда сначала это были более яркие вещи, со временем особенно популярны остались тельняшки. Большинство до сих пор продолжают носить их, чередуя с белыми вещами, например, брюками, юбками. Данный стиль является неотъемлемой частью летнего гардероба каждой модницы и обязательно сопровождает ее на море или пляж.

Бельевой стиль

В бельевом стиле, как видно из самого названия за основу берется дизайн и особенности нижнего белья. Это открытость, изобилие кружев, воздушных прозрачных и/или атласных элементов, вышивки. Сегодня этот стиль весьма популярен, особенно с топами из неопрена.

Стиль Вамп

Со временем девушки стали самовыражаться более открыто, то есть оголять плечи и открывать декольте. Появились яркие, вызывающие цвета, особенно популярны красные, фиолетовые. Так и появился вамп стиль. Если вы видите девушку с алыми губами и элементами готики, то перед вами определенно та, кто предпочитает вамп стиль.

Гарсон стиль

Как видно из названия, позаимствован он у мужчин и предполагает ношение мужских вещей, например, смокинги, фраки, жакеты, мужские шляпы. То есть вещи, не свойственные женскому гардеробу.

Стиль диско

Если вы собираетесь в клуб, не забудьте про диско стиль, который стал популярен еще в семидесятые годы. Яркие платья, костюмы обшитые пайетками — все это стало фаворитом одежды ещё в семидесятые года. И востребован в определенных кругах до сих пор.

Оверсайз лук

Современный стиль подарил нам оверсайз лук. Современная молодёжь предпочитает его и ассоциирует с далекими девяностыми. Большие вязаные свитера, пальто, огромные футболки на три размера больше, обязательно заправленные в узкие штаны или бледные джинсы — бананы. Именно это и подразумевает оверсайз, который точно будет популярен еще несколько лет.

Стиль Гаучо

Этот стиль – стиль испанских скотоводов. Для которых свойственны разнообразные пончо, широкополые шляпы, шейные платки и широкие брюки мужского кроя.

Стиль кантри

Знаменитый деревенский стиль ковбоев, который стал называться кантри стилем. Свободная одежда, клетчатые рубахи и шляпы, а также высокие сапоги. Так и хочется сесть на лошадь и помчаться по лугу! На сегодняшний день, клетчатая рубашка, заправленная в джинсы до сих пор остаётся актуальной.

Рустикальный стиль

Из кантри стиля вытекает более грубая его вариация, получившая название рустикальный стиль. Предполагает одежду из грубой ткани, натуральной кожи.

Экологический стиль

В современном мире можно нередко встретить натуральные вещи, которые ассоциируются с экологическим стилем. Он предполагает светлые оттенки, рисунки зелени, листьев. Зачастую одежда шьется из натуральных материалов.

Стиль City

В Голливуде очень популярна противоположность кантри стилю, а именно городской стиль. Ткани обязательно качественные, но наряды не свободные, а плотно облегающие фигуру. Идеально ровные линии, образ продуманный до мелочей — все это стало явным выражением городского стиля.

Стиль New look

После Второй Мировой войны Кристиан Диор решил избавить женщин от скучных квадратных жакетов, открывая плечи и добавляя более пышные юбки. Яркие юбки, которые полюбили миллионы женщин по всему миру стали одними из самых модных и необычных, а стиль получил название Нью-Лук.

Этажный стиль

Этажный стиль стал популярен благодаря дизайнерам, которые решили придумать многослойность одежды. Пиджаки, рубашки, жакеты — все это используется именно в этажном стиле и предполагает наличие «капустного» (многослойного) стиля.

Пижамный стиль

Пижамный стиль, пожалуй один из самых удобных видов одежды, предполагающий вертикальную полоску, свободные штаны, широкие рубашки. Максимально свободно, удобно, комфортно и при этом модно и стильно.

Мужской стиль

Что касается мужского стиля, нужно отметить, что он является одним из самых сложных. На сегодняшний день необходимо тщательно подбирать мужскую одежду, чтобы это выглядело по-настоящему красиво, смело и необычно. Самыми популярными сегодня элементами мужского стиля являются широкие брюки, брюки — бойфренды и батники всевозможных фасонов и расцветок.

Ретро стиль

Ретро стиль — это еще одно веяние моды, которое стало популярно после 50 — х годов. Стиль предполагает изящность, простоту фасонов и нежные цвета. Данный стиль смотрится очень женственно. В нем активно используется бахрома и различные вышивки.

Готический стиль

Япония подарила нам стиль Готической Лолиты, который больше предпочитают так называемые косплейщицы. Тяжелые цвета в сочетании с образом милой девочки является одним из японских фаворитов ещё с двухтысячного года.

Косплейщица — это последовательница компьютерной игры, фильма, литературного произведения, комикса, которая воспроизводит не только внешний образ своего прототипа, но и его характер, движения, образ жизни. То есть с появлением такой героини, как Лолита появились представительницы прекрасного пола, которые перевоплощались в свой идеал и шли по жизни в новом образе и новом стиле. Косплей, как хобби или образ мышления появился в 1930 году и сейчас находится на пике своего развития. Поголовная компьютеризация, игромания, развитие аниме способствуют развитию косплея. При этом косплейщицами могут быть не только молодые девушки, но и вполне зрелые представительницы нашего общества.

Винтажный стиль

Кстати, вещи наших мам имеют название винтажного стиля и остаются популярными и по сей день. Это необычные и яркие цвета, а также преимущественное использование атласных и шелковых материалов. В нем довольно комфортно и уместно появляться на вечеринках.

Стиль Шанель

После того, как знаменитая Шанель стала диктовать моду, появился стиль, который назвали в честь неё. Это больше английское веяние, которое предполагает наличие жакетов, юбок до колен. Его также можно сравнить со стилем английской королевы. Стиль Шанель — это женственность и лёгкость в каждом движении.


Быть все время инновационным невозможно. Я хочу создавать классику!

К. Шанель


Кроме вышеперечисленных стилей одежды, существуют еще так называемые рок-стили, которые мы выделили в отдельный блок.

Рок — стили

Панк — рок

Панк — рок характеризуется эпатажностью и сочетает в себе несочетаемые вещи. Легкие воздушные материалы (органза, шифон) сочетаются с тяжелыми, типа кожа, джинса, металл, отнюдь не летняя обувь, массивные и яркие аксессуары, ирокез кислотных оттенков.

Инди — рок

Еще одно направление инди — рок, характеризующийся минимализмом аксессуаров и рокерской атрибутики, но с обязательным духом свободы и самобытного бунтарства. Может выражаться во вполне мирских луках с джинсами, скинни, кожаной курткой, джинсовкой или рубашкой в клетку и шейным платком, шарфом.

Хард — рок

Хард — рок, для тех, кто может и любит привлекать к себе внимание. Отличается суровостью и твердостью в своих убеждениях и как следствие имеет ярко выраженную атрибутику в виде множества цепей, шипов, металла, изображений крестов, черепов и других символов рок — направления.

Глэм — рок

Глэм — рок, стиль наиболее нежный и женственный из рок — стилей, в котором можно поэкспериментировать любой женщине. В его основе легкие ткани и воздушные фасоны сочетаются с кожей и денимом, дополняются ярким макияжем и заметными украшениями. Особое внимание стоит уделить прическе, которая может быть от нежной до эксцентричной в ярких цветах и формах.

Готический рок

Готический рок — это стиль исключительно черной цветовой гаммы, желательно с выбеливанием кожи или использованием других акцентов белого или бледного цвета. В качестве украшений могут быть использованы плетки, ошейники, цепи, но и черное кружево, вуаль, шнуровка. В качестве обуви подойдут туфли или ботильоны на каблуке, а макияж можно ограничить подведенными глазами.

Эмо

Следующее направление — эмо. Характеризуется излишней эмоциональностью. Что вполне проявляется в сочетании черного и розового цветов, являющихся основными в данном направлении, но при этом свободен и не ограничивает своих последователей строгими правилами в выборе одежды. То есть можно вполне обойтись без лишних аксессуаров, выбрав удобное сочетание верха и низа в черно-розовых тонах, стильный макияж в этой же гамме и неброскую прическу.

Рокабилли

Рокабилли — это стиль, предполагающий максимально яркую свободу, при полном отсутствии цепей, шипов, заклепок и черепов. Но предполагающих смелость, протестность и дерзость стиляг, которые заявляют о себе посредством яркости расцветок, рисунков, пышностью фасонов, причесок и макияжа. Обязательные локоны в прическе при полном отсутствии небрежности, классическая обувь не терпящая пыли и грязи и яркие расцветки в виде крупной клетки, гороха, красных маков — вот, что представляет собой этот стиль.

Неофолк

Неофолк — это этнический и винтажный стиль, который больше всего напоминает кантри и бохо. И отличается буйством красок, рисунков и материалов, инструктированных стилистическими аксессуарами, естественным макияжем и прической, дополненной лентами или ободками.

А что ты знаешь о стилях в одежде?

Лимит времени: 0

Навигация (только номера заданий)

0 из 15 заданий окончено

Вопросы:

  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15

Информация

Ответь на 15 вопросов, чтобы проверить свои знания в мире стиля, моды и эпатажа!

Вы уже проходили тест ранее. Вы не можете запустить его снова.

Тест загружается...

Вы должны войти или зарегистрироваться для того, чтобы начать тест.

Вы должны закончить следующие тесты, чтобы начать этот:

  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
  9. 9
  10. 10
  11. 11
  12. 12
  13. 13
  14. 14
  15. 15
  1. С ответом
  2. С отметкой о просмотре

Как найти свой стиль?

Для того, чтобы найти свой стиль необходимо тщательно проанализировать свой гардероб.

Прежде всего нужно обратить внимание на свою фигуру, ведь именно от нее зависит как на вас будет выглядеть тот или иной стиль. Например, полным девушкам не всегда подойдёт одежда Оверсайз, которая придает еще больше объемов.

Не забудьте учесть моменты, которые особенно повлияют на ваш стиль. Например, если вы привыкли постоянно ходить пешком, то стоит обязательно включить это в список нюансов.

А если же ваша работа предполагает высокие каблуки, подбирайте такие стили, которые будут отлично сочетаться с каблуками. Обычно, это романтические и деловые стили.

Как бы банально это не звучало, нужно прочитать множество модных журналов, чтобы узнать что будет модно в 2019 году. Не забудьте учесть и свой статус. После того, как вы получите нужную информацию можно составить список той одежды, которая подойдет вам и будет в тренде этого года. И тогда стили одежды выбранные вами будут работать на Вас и Ваше самосовершенствование.

Какие стили одежды можно сочетать между собой?

Многим кажется дикой идея сочетать разные стили одежды. Однако на сегодняшний день это является одним из способов самовыражения. Если учесть множество нюансов, то получить звание одной из самых стильных девушек легко и просто. Не обязательно при этом добиваться кардинальных перемен, начните с базовых изменений.

Если вы придерживайтесь классического стиля, начните с того, что смените каблуки на кеды или другие удобные спортивные тапочки. Вот увидите, это будет не только удобно, но и стильно. То же самое касается и платья: нежный шифон платья будет отлично смотреться с массивными кроссовками. Тем более, этот тренд остается популярным уже три года. Кстати, классические стили одежды также можно сочетать со стилем вамп. Попробуйте надеть готическую кожанку поверх романтического платья и будьте уверены, что точно произведете невероятное впечатление. Таким образом, отталкиваясь от того, чтобы брать классические спокойные стили одежды и разбавлять их более замысловатыми, но не перебарщивайте. Все умеренное более стильно, чем шик и эпатаж.

Стили одежды 2019, которые диктует мода

Модные журналы утверждают, что в 2019 году будут популярны так называемые уличные стили одежды. Это означает, что на первое место выйдет комфорт и лишь на второе — красота. Однако это не значит, что можно надевать первые попавшиеся вещи, забывая про стиль. Везде нужно иметь чёткую грань, которую необходимо соблюдать. Таким образом, мы ещё долго будем наблюдать элементы Оверсайз, в сочетании с классическими жакетами и брюками.

Для мужчин

На мужчинах в 2019 году стилисты видят необычные рубашки в сочетание со свободными джинсами, которые носит молодёжь. Также необычно будут смотреться массивные кроссовки и так называемые шотландские свитера, которые стали популярны более 30 лет назад. Всё-таки кто бы что ни говорил, а старая мода возвращается и если вы хотите быть в тренде в этом году, опустошите дедушкин комод и точно не прогадаете.

Для женщин

Женский уличный стиль предполагает свободное пальто, брюки со стрелками — везде должна быть доля элегантности. Комбинезоны, которые отлично подойдут для офиса и обтягивающие водолазки с массивными бусами – все это станет вашим главным попутчиком в 2019 году. Если же вы хотите покинуть деловую среду, самое время достать объемный свитер, джинсы — бананы и удобные кеды. Вот так вы точно будете выглядеть необычно и модно.

Для детей

Детки будут отлично выглядеть в ярких комбинезонах, плащах и английских платьицах. Как бы странно это не звучало, но уличный стиль тесно переплетается с деловым. Но так как речь идёт о детях, нужно уделить особое внимание яркости и непринужденности. Легкие платьица и кроссовки – отлично подойдут для ваших детей. Кстати, в 2019 приветствуется морской стиль, который был популярен еще несколько лет назад.

Читайте также: Мода дети 2019: 20 главных тенденций

Из вышеперечисленного, мы можем сделать вывод, что в 2019 году будут популярны свободные стили, которые предполагают комфорт и удобство в любом месте и в любое время.

Будьте всегда красивы, модны, стильны и в хорошем настроении. Если Вам понравилась статья поделитесь ею с друзьями. Если остались вопросы напишите их в комментариях. Да здравствует стильный 2019!

Классификация стилей в одежде.

Мода прекрасна в своем разнообразии. Существует огромное количество стилей, но основополагающими считаются следующие:

 

- классический;

- романтический;

- спортивный.

 

Остальные стили являются лишь производными от основных.

 

 

Классический или консервативный стиль - это сдержанная, но элегантная простота линий и лаконичный крой. Для вещей этого стиля характерны высокое качество и добротность материалов изготовления. В нем преобладает монохромная цветовая гамма или пастельные тона. Это не самый эмоциональный стиль, однако в нем все очень умеренно. Для классического стиля характерно отсутствие ярких деталей. Длина и ширина, объемы и пропорции средние, привычные для нашего глаза.

 

К классическому стилю можно отнести и деловой. Основная идея - одежда на человеке не должна отвлекать внимание от его профессиональных качеств. Одежда этого стиля - спокойная и изысканная, однако, в отличие от традиционного консервативного стиля, деловой стиль подвергается модным тенденциям. Линии, формы и силуэты должны быть определенными и четкими.

 

Романтический стиль одежды подразумевает создание некоего возвышенного и утонченного образа. Стиль характеризуется активным использованием воланов, рюшей, длинных платьев с летящим кроем. На мужчине в романтическом стиле обязательно надеты жилет, шейный платок, рубашка с широкими рукавами, шляпа оригинального фасона. Для романтического стиля характерен цветочный принт и нежные пастельные цвета.

 

Спортивный стиль - это свободная, не стесняющая движения одежда, предназначенная для активного отдыха и занятий спортом или повседневная одежда, которая стилизована под спортивную, обязательно имеющая атрибутику, характерную для экипировки. Одежда довольно яркая и динамичная по своему характеру, отличается удобством и практичностью. Направлениями данного стиля можно считать стили сафари и милитари.

 

Сафари появился в 60-е годы прошлого века. Этот стиль, характерный для путешествий, активно заимствовал элементы военной униформы. Важная особенность данного стиля – в цветовой гамме песочного цвета и множестве накладных карманов. Знаковый атрибут - светлая шляпа с небольшими полями. «Родственник» сафари - милитари стиль - одежда с элементами военной амуниции: погоны и эполеты, карманы и шнуровка. Цвета: хаки, серо-зеленый и оливковый.

 

Отдельно упомянем о стиле casual – самом распространенном и популярном стиле, предполагающем современную повседневную удобную и практичную одежду. Этот стиль гармонично сочетает в себе элементы из других стилей, однако отличительной его особенностью являются удобство и комфорт. Этот стиль подразделяется на smart casual (смарт-кэжл - элегантный повседневный) и city casual (сити-кэжл - городской повседневный). Существует еще формулировка business casual, который еще называют «рабочая пятница» - в общем-то его можно отнести к smart casual. Существует еще и sport casual – повседневный стиль с отдельными элементами спортивного.

назад

Классификация стилей одежды — презентация на Slide-Share.ru 🎓

1

Первый слайд презентации: Классификация стилей одежды

К основополагающим стилям одежды относятся: -классический, -романтический, спортивный. Все остальные стили, являются производными от основных.

Изображение слайда

2

Слайд 2: Классический стиль

Классический стиль (консервативный) - это сдержанная простота в линиях, лаконичный крой. Вещи этого стиля привлекательны своим высоким качеством и добротностью материалов.

Изображение слайда

3

Слайд 3: Романтический стиль

Романтический стиль в одежде подразумевает создание возвышенного, утонченного образа. Для стиля характерно использование рюшей, воланов, длинных платьев летящего кроя. Полное олицетворение женственности.

Изображение слайда

4

Слайд 4: Спортивный стиль

Спортивный стиль характеризуется свободной, не стесняющей движения одеждой, предназначенной для занятий спортом и активного отдыха. Достаточно яркая и динамичная по своему характеру одежда отличается практичностью и удобством.

Изображение слайда

5

Слайд 5: Кантри стиль (от английского слова country - деревня) - деревенский стиль американского Запада конца 19 века. Американцы называют этот стиль Вестерн ( western - западный). Стиль ковбоев и фермеров. Отличается натуральными тканями терракотовых оттенков, джинсами, клетчатыми рубашками, а также ковбойскими шляпами и сапогами

Изображение слайда

6

Слайд 6: Городской стиль - это полная противоположность кантри стилю. Плотные качественные ткани, преобладание строгих, лаконичных деталей, следование современным модным тенденциям и дорогие аксессуары

Изображение слайда

7

Слайд 7: Этнический стиль одежды. Этот стиль вобрал в себя элементы различных национальных костюмов. Стал популярен в 1976 году, благодаря Ив Сен Лорану

Изображение слайда

8

Слайд 8: Сафари стиль появился в 60-е годы. Это преимущественно стиль для путешествий, который заимствует элементы тропической военной униформы. Характерной особенностью являются все оттенки песочного цвета в одежде и множество накладных карманов. Знаковым атрибутом является светлая шляпа с небольшими полями

Изображение слайда

9

Слайд 9: Винтажный стиль отличают трендовые вещи предыдущего поколения, как минимум тридцатилетней давности, оригинальные или стилизованные под старину

Изображение слайда

10

Слайд 10: Бохо - волшебный стиль. это смесь стиля хиппи, микс фольклора, милитари, одежды цыган и этнических мотивов. Стал популярен еще в 2000 году, и снова переживает очередной всплеск. Слово “ бохо ” происходит от слова “ богема “. это самовыражение. Творчество. Свобода. Возможность проявить себя художником.  Это  стиль для избранных и загадочных, пресытившихся мировыми знаменитыми брендами, их холеностью и “прилизанностью.“

Изображение слайда

11

Слайд 11: Диско стиль. Стиль одежды для клубных вечеринок 70-х годов. Узнаваем по блестящим тканям

Изображение слайда

12

Слайд 12: Готический стиль- берёт своё начало в далёком прошлом, а точнее в довольно мрачном Средневековье. Преобладающий чёрный цвет одежды (иногда с элементами других цветов), а также исключительно серебряные украшения — золото принципиально не используется, поскольку расценивается как символ обычных, избитых ценностей, а также цвет Солнца (серебро — цвет Луны). Самые подходящие – это кружево, бархат, шелк, кожа, реже используются тафта, люрекс, парча, органза и современный винил как заменитель кожи

Изображение слайда

13

Последний слайд презентации: Классификация стилей одежды: Для одежды стиля « фэнтази » характерно большое разнообразие форм, сложность покроя, асимметрия, нарядность отделки. Может быть использован мех, кружево, гипюр и т. п. Этот стиль применяется в нарядной одежде, в туалетах для особо торжественных случаев

Фэнтези

Изображение слайда

Актуальные стили в моде и частота их встречаемости в коллекциях дизайнеров Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ

УДК 745/749

АКТУАЛЬНЫЕ СТИЛИ В МОДЕ И ЧАСТОТА ИХ ВСТРЕЧАЕМОСТИ В КОЛЛЕКЦИЯХ ДИЗАЙНЕРОВ

© 2015 Н.В.Афанасьева

Самарский государственный архитектурно-строительный университет

Статья поступила в редакцию 30.09.2014

В статье рассматриваются актуальные стили в моде: этнические стили, исторические стили, стили субкультур, стили новых технологий, дана характеристика коллекций дизайнеров с позиции использования элементов стилей, приведены данные о частоте встречаемости русского стиля, дается классификация стилейи их использование в процессе проектировании одежды.

Ключевые слова: анализ глобальных модных стилей одежды, частота встречаемости стилей, классификация стилей, этнические стили, исторические стили, стили субкультур, стили новых технологий.

°В современном мире Интернет становится не только массовым средством коммуникаций, но и представляет огромный интерес с точки зрения сбора маркетинговой информации - это информация о потенциальных потребителях, изучение социальных сетей как информативной системы1. Кроме этого огромноеколичество изображений людей дает информацию об одежде потребителей, их предпочтениях в стилях, что может быть использовано для целей проектирования и продвижения одежды, это может стать профессиональной информацией для производителей и продавцов.

Большой интерес вызывает информация о стилях в одежде, которую мы можем получить как на официальных сайтах марок (изучение изображений одежды по коллекциям с подиумов, массовых марок, интернет-магазинах), так и неофициальных источников (уличная мода, фотографии в социальных сетях).

Разработанная нами методология анализа стилей2 позволяет выделить наиболее характер-

° Афанасьева Наталья Валериевна, кандидат технических наук, доцент, член Союза дизайнеров РФ, заведующая кафедрой технологии сервиса и дизайна. E-mail: [email protected]; [email protected]

1 Янтер, Д. Интернет исследования / Д.Янтер // Индустрия моды. - М.: 2011. - № 1(40). - С.64 - 67; Маркетинг в соцмедиа // Индустрия моды. - М.: 2010. - №4(39). -С.60 - 68.

2 Афанасьева, Н.В. Элементы русского стиля в современной одежде / Н.В.Афанасьева // Мода и

ные элементы, по которым можно этот стиль узнать и однозначно идентифицировать. Стили можно разделить на стили различных стран, связанных с особенностью формирования культуры, национальных костюмных комплексов, декоративно-прикладного искусства, изобразительного искусства. К таким примерам можно отнести известные сегодня этническиестили. К этническим стилям относятся такие как азиатский, арабский, славянский, африканский, индийский, скандинавский, каждый из которых включает большие подгруппы. Так, под азиатским стилем мы можем понимать, например, китайский стиль, японский или малазийский. Славянский стиль включает русский, украинский, белорусский и др. Арабский стиль или восточный стиль имеет общие черты для таких стран как Персия, Иран, Ирак, Тунис, Марокко, Объединенные арабские эмираты, Саудовская Аравия и другие. Среди этнических стилей существуют также и смешанные стили. Смешением стилей характеризуется современная мода.

Стили субкультур (хиппи, панки, рокеры и др.), появившиеся в XX веке, занимают особое место и представляют собой свою группу потребителей. В XXI веке можно выделить новые направления, такие какарт-субкультуры: decora; андеграунд; гангуро; граффити; отаку-косплей;

дизайн: исторический опыт - новые технологии: сб. ст. по материалам 17-й международной научной конференции / под.ред. Н.М.Калашниковой. - СПб.: СПГУТД, 2014. - С. 321 - 324.

стимпанк. Индустриальные субкультуры включают такие каккибер-готы; риветхед; стили футбольных фанатов; направление «хулиганы». Новые информационные технологии породили новые движения моде: интернет-культура, компьютерные игры, мемы. Музыкальные субкультуры - gothic&Lolita, osharekei, scenekids, visualkei, готы, инди-культура, металлисты, панки. Регги-растафарианство и скинхеды, тектоник и хип-стеры, хип-хоп и эмо - Интернет дает большое разнообразие стилей в одежде субкультур.

Существуют стили, связанные с появлением новых технологий, такие как техно, hi-tech, космический стиль, компьютерные стили.

Кроме того, существуют глобальные стили эпох, возникшие на протяжении развития истории общества, их можно объединить в одну укрупненную группу. Примерами являются стиль ампир, рококо, барокко, историзм, модерн и другие.

Проведенные автором исследования позволили выделить глобальные стили, присутствующие в современной моде. На начальном этапе нами было проанализировано 672 изображения модной одежды. Источниками информации являлись модели одежды с подиумных показов из-

вестных марок, фотографии в социальных сетях, примеры уличной моды были использованы поисковые системы Google, Яндекс и др.

Для получения представительных выборок элементов стиля были использованы статистические методы их формирования. Наибольшее количество представляет «субкультуры», эта база данных включает 333 изображения. Из них «этнический стиль» включает 208 изображений. Группа «новыетехнологии» - 90 изображений, а «исторический стиль» - 41 изображение. Субкультуры включают четыре крупных группы, распределение количества изображений следующее: арт-культуры (72), индустриальные субкультуры (32), интернет-культуры (25) и музыкальные (204).Музыкальные стили в свою очередь делятся на: Gothic&Lolita (25), Visualkei (20), готы (11), инди-культура (8), металлисты (14), панки (18), регги-растафарианство (16), скинхеды (14), тектоник (9), хипстеры (24), хип-хоп (25),эмо (20). Интернет-культуры включает: компьютерные игры имемы. Индустриальные субкультуры - это: кибер-готы, футбольные фанаты, хулиганы. Арт-субкультура объединяет такие стили как: декора, андеграунд, гангуро, атаку-косплей, симпанк.

Рис.1. Структура глобальных стилей в моде XXI века

Искусствоведение

Этнические стили включают: азиатский (китайский, японский) арабский-восточный (Арабские эмираты, Персия, смешанные восточные мотивы), африканский, индейский, индийский, скандинавский, славянский. Славянский включает русский, украинский, белорусский, польский и др.

Исторические стили - это стили XX века, периода античности, стили периодов монархий в Европе. Стили исторических эпох и монархий включают византийский, рококо, барокко, ампир, бидермейер, стиль эпохи Возрождения, модерн. Стили XX века включают стили десятилетий: стиль 1900-х гг, стиль 1920-х гг. и т.п. Античность включает стиль Древнего Рима, Древней Греции, стиль Древнего Египта. Новые тех-

нологии включают: авангард, космический стиль, техно иЫЧесЬ.

На рис. 1 показана современная структура глобальных стилей, выделены подгруппы. Выделенные стили являются актуальными в современной моде. Также можно определить число конечных подвидов стилей. Например, наиболее изученными нами в настоящее время являются подгруппы глобального стиля субкультуры. Дальнейшее увеличение числа подгрупп внутри этой группы приводит к выделению несущественных индивидуальных стилей каждого человека или незначительной группы. Таким образом, обоснованное количество, необходимое и достаточное для характеристики подгруппы является 250 - 350 изображений.

Элементы русского стиля

12011 12012 2013 12014

У

У

с? &

Рис.2. Диаграмма популярности элементов русского стиля

Каждый стиль имеет свои элементы - существенные признаки, отличающие его от других. Ранее автором были выделены элементы русского стиля3. Было проведено также исследование частоты встречаемости элементов русского стиля в коллекциях ведущих дизайнеров в период с 2011 по 2014 гг. На рис. 2 видно, что выделенные элементы одного стиля не одинаково популярны в различные периоды.

Афанасьева, Н.В. Формирование базы данных элементов русского стиля / Н.В.Афанасьева // Дизайн. Материалы. Технология: науч. журнал Санкт-Петербургского гос. ун-та. - 2014. - №2(32). - С.20 - 22.

Из составленного графика видно, что наиболее часто встречающийся элемент русского стиля в рассмотренных коллекциях - «Русский орнамент и вышивка», а также «Русский авангард и конструктивизм». На втором месте - «Национальный орнамент разных народов России». И наименее встречающиеся в коллекциях дизайнеров элементы стиля - это «Элементы государственности» и «Исторический период СССР», «Орнаменты, ткани».

Диаграмма (рис.2) наглядно демонстрирует ранжирование элементов стиля по частоте встречаемости. Поэтому можно выделить признаки, наиболее значительные с точки зрения

узнаваемости и частоты встречаемости того или иного элемента стиля. Материалы и разрабатываемую электронную базу данных планируется

использовать для систем проектирования одежды, маркетинговых исследований и возможностей таргетированной рекламы.

TOPICAL FASHION STYLES AND FREQUENCY OF THEIR OCCURRENCE

IN DESIGNER COLLECTIONS

© 2015 N.V.Afanaseva°

Samara State University of Architecture and Civil Engineering

This article discusses essential styles in fashion: ethnic styles, historical styles, styles of subcultures, new technologies styles, and describes designer collections from the perspective of using elements of style; it exemplifies frequency of occurrence of the Russian style and gives classification of styles and their use in the process of designing clothing.

Keywords: analysis of global fashion styles of clothes, subgroups, selection of styles, frequency of occurrence, classification, modern style clothes, ethnic styles, historical styles, styles of subculture, new technologies styles.

Natalia Valerievna Afanaseva, Candidate of technical sciences, Associate professor, Head of Department of technology service and design. E-mail:[email protected]; [email protected] ru

от авангарда до классики, от гранжа до гламура

Стиль одежды — марка на белом конверте, по которой создается первое впечатление о нас. Конечно, очень важно умение сориентироваться на карте современных стилей одежды и правильно выбрать оптимальный ситуации вариант. И если мы более-менее представляем что такое «романтика», спортивный и деловой стили, то всякие «гранжи» и «кэжуалы» — еще та загадка.

Разобраться поможет «компас» — перечень популярных стилей с пояснениями и комментариями.


СОДЕРЖАНИЕ


Авангард (Avant–garde)

Стиль на грани моды и искусства, сочетание несочетаемого, «мода в моде». И весь этот эпатаж со вкусом, он поражает, но не раздражает.

Для авангарда характерны яркие оттенки, неон и «космический блеск», использование тканей разных фактур: ситец и бархат, шерсть и атлас, а еще кружевные оборки на шортах из меха. Все это можно густо сдобрить перьями дивных птиц, отделать клеенкой, кожей редких питонов или листьями заморских пальм.

К одежде «с чудинкой» нужна такая же обувь: треугольный или вогнутый каблук (а то и три каблука на одной туфле сразу), необычная форма (шара или пирамиды, например) и материалы.

Характерны аксессуары из дерева, металла, часто используются пуговицы, а на голове — шляпа-утюг, осиное гнездо или просто корона… Впрочем, можно обойтись и без головного убора: «в авангарде» высокие объемные прически.

В принципе, используются черты любого стиля, но авангард словно пародирует их, раздувает до невообразимых размеров, придает им новую огранку. Этот стильне значит кич, нужно ловко балансировать на грани шика и безвкусицы.

Яркие представители авангарда — Вивьен Вествуд, Джон Гальяно, покойный Александр Макуин, Алексей Залевский.

Конечно, трудно представить даму в авангардном платье на работе, но карнавал, вечеринка — самое то! Благо, впереди много праздников — есть, где разгуляться фантазии.


Богема (Boho-chic)

Богемный стиль сочетает практичность с оригинальностью. «Богема», — говорят о творческих людях, художниках, музыкантах, артистах. Значит, к созданию богемного образа нужно подойти творчески.

Стиль формировался как протест ханжам, поэтому включает «революционные» идеи прошлых времен: брюки и короткие прически у женщин, цыганские юбки, одежду унисекс и даже цветочные рисунки хиппи.

Поклонником «богемы» был Кристиан Диор, в его знаменитой коллекции «NewLook» активно используются элементы этого стиля.

Здесь сочетаются разнофактурные вещи, но не ради охов окружающих, а для удобства человека: рубашка в мелкий цветок с потрепанными джинсами, широкая цветастая юбка, яркая вязаная кофта на пуговицах. Еще одна примета стиля — длинное прямое платье, однотонное или в мелкий рисунок.

На ноги можно обуть удобные высокие сапоги «без наворотов», пестрые кеды, летом — удобные кожаные сандалии.

Аксессуаров понадобится много. Здесь приветствуется актуальный сегодня хенд–мейд: фенечки, ожерелья из бисера, валяные серьги. Подойдут и деревянные «амулеты», украшения из перьев.

Прическа простая: легкая растрепанность, конский хвост или гладкая короткая стрижка «бобби».

Этот стиль вряд ли подойдет для сотрудников серьезных компаний, но в кино, на прогулке, свидании или пикнике богемный наряд позволит быть яркой «не заморачиваясь», с комфортом и удобством.


Винтаж (Vintage)

Название этого стиля — самого благородного происхождения: «винтажными» французы называют вина более 10 лет выдержки. Отсюда и суть стиля: наряды, которые «настаивались» в сундуках 20, 30 и более лет. Некоторые историки моды вообще считают винтажной одежду, «возрастом» от 50 лет, все остальное — просто ретро!

Конечно, достать такие раритеты сложно, поэтому появился неовинтаж, который просто копирует популярные модели прошлых десятилетий. Здесь «хорошо забытое старое» находит воплощение в новых материалах и расцветках, при этом «первоисточник» четко виден, например, в покрое.

Винтаж требует не просто «старой одежды»: платье или брюки должны «кричать» об эпохе, в которую были созданы: характерные складки-оборки, вышивка, оригинальные пуговицы и прочие «особые приметы» очень важны.

Трудно найти винтажную одежду нужного размера, подходящего фасона, поэтому используйте более универсальные вещи: броши, заколки, бижутерию. Кстати, берет — характерный «винтажный» головной убор. К такому наряду подберите удобную обувь, вроде лодочек, ботинок без «выкрутасов» и обильных украшений.

Если все же решились идти на барахолку в поисках раритетных платьев, берите одежду на размер больше: возможно, вещь придется реставрировать, у портного должен быть «запас» материала.


Гламур (Glamour)

Наверное, этот стиль больше всего пострадал от креатива славянских женщин. Сейчас у большинства «гламур» ассоциируется с чем–то розовым, в перьях и стразах, жутко вульгарным. На самом деле, этот стиль вечеринок и дискотек яркий, кричащий, но по–своему гармоничный.

Любительницы гламура признают только остромодные вещи и тщательно следят за собой: идеальный маникюр, здоровый загар, длинные волосы, подтянутая фигура.

Сегодня популярно ответвление этого стиля — повседневный гламур. Простой пример — прямые темные джинсы и яркий топ с пайетками.

Вообще, у «классического» гламура в фаворе блестящее, ведь его цель — привлечь внимание. Сюда относят аксессуары из лакированной кожи, «золотые» и «серебряные» вставки в одежде, длинные блестящие перчатки. Все это можно прикрыть слоем густого меха. Если собственные соболя не по карману, подойдут и искусственные, только они должны быть кричащей, кислотной расцветки. В руке пусть лежит маленькая сумочка. Обувь, конечно, на высокой шпильке.

В прическе акцент делается на густые, ухоженные, в идеале, очень длинные волосы. Можно просто распустить локоны или завязать высокий хвост.

Гламур очень актуален на шумных тусовках в клубах, «повседневный гламур» — самое то, если после работы нужно ехать на вечеринку. Главное правило: ослеплять должны Вы, а не миллиард пайеток на Вашем костюме, так что помните о чувстве меры.


Гранж (Grunge)

По-американски «grunge» — «неопрятный». Стиль преимущественно молодежный, изначально символизировал плевок на скучные правила «взрослого мира».

«Пролетарии» мира моды высмеивают пафос и шик снобов и буржуазии. Делают они это в старых помятых джинсах, линялых рубашках и мятых пиджаках. Этот стиль близок к богемному, но более дерзкий и молодежный. Здесь тоже ценится удобство, приветствуются сочетания разных фактур: шелк и шифон, шерсть и бархат. Одежда из «секондхенда» — прекрасно! Главное, никакого занудства.

Предпочтение натуральным материалам, объемным украшениям из металла. Одежда в стиле гранж выглядит поношенной, растянутой, у свитеров спущены петли, а на колготках дыры.

Обувь удобная: кеды да балетки, устойчивые боты на толстом каблуке.

На голове — творческий беспорядок, растрепанные волосы, лохматая «дуля». Прическа должна быть простой, хотя бы зрительно.

Первым «обуздал» гранж дизайнер Марк Джейкобс, к стилю часто обращался Александр Макуин. Из широкодоступных брендов гранжевую одежду шьет «Zara».

«Гранж»ближе молодым и дерзким, но металлические серьги в этом стиле разнообразят гардероб и зрелой женщины.


Классика (Classic)

Основа основ, классический стиль «вне моды». Ключевое слово — стабильность, здесь все выдержано и сдержанно.

Иногда «классику» называют«английским стилем». «Стиль Коко Шанель» подразумевает то же самое, так что всем известное черное платье из этой «оперы».

Прямые линии — главная примета классического костюма. Для поддержания этой прямоты нужны плотные натуральные ткани. Цвета спокойные, приглушенные и никаких «картинок» и принтов, максимум — тонкая полоска.

Важно, чтобы одежда хорошо сидела по фигуре, складок должно быть минимум. Допускается крой «в талию», но одежда не должна плотно обтягивать. Длина юбок и платьев— от колена до лодыжки, аскетичное миди.

Обувь — устойчивые «лодочки», ботинки-«оксфорды» (похожи на мужские, со шнуровкой), сейчас очень модные.

Украшений должно быть мало, но пусть они будут качественными: простое кольцо–печатка, тонкая золотая цепочка, пресловутая нитка жемчуга.

Впрочем, аксессуары, как и обувь — те «точки», в которых можно проявить свою индивидуальность. Допускаются модные интересные сумочки или сережки, каблук необычной формы. Но все равно эти детали должны гармонировать с остальным гардеробом: избегайте кислотных цветов и очень крупных украшений.

Эталонная прическа — каре до плеч. Длинные волосы сплетаются в косу или изящный пучок, короткие просто причесываются на ровный пробор.

На классике основан современный деловой «бизнес» стиль. Так что сотрудникам банков, разнообразным менеджерам, учителям и администраторам знать эти правила необходимо. Как и иметь парочку туалетов в этом стиле.


Кантри (Country)

Кантри или «прованс» — «модная деревня». Здесь видим простоту, мягкость линий, и в то же время оригинальность, своеобразие.

Вдохновители стиля — американские ковбои. В фаворе оттенки коричневого, рыжего. Материалы натуральные: кожа, замша, хлопок, лен. «Символ стиля» — джинсы и рубаха в клетку.

Обувь исключительно удобная, желательно из кожи и с бахромой.Но вполне подойдут и скромные балетки, мягкие сапоги на устойчивом каблуке.

Из аксессуаров актуальны сегодня яркие хлопковые платки на шею, летом пригодится широкая соломенная шляпа. И больше металла: заклепок, цепочек, молний.

На голове — незатейливые узлы или хвост, можно просто распустить волосы.

Удобный «кантри» на каждый день — однотонные клешеные джинсы, на шею — яркий хлопковый платок, просто и стильно. Как видим, деревня отлично прижилась в повседневном гардеробе горожан.


Кэжуал (Casual)

Слово «сasual» в переводе с английского — «повседневный». Этот стиль — потомок предыдущего, так как является адаптацией деревенских нарядов жителями мегаполисов. Удобно, красиво, демократично — главные черты стиля. Это — одежда для молодых и пожилых, студентов и пенсионеров, трудоголиков и бездельников. Простота линий, мягкие материалы, спокойные цвета, удобство кроя — все это кэжуал.

Классический комплект: трикотажный джемпер, темные джинсы и мокасины, на шее — нитка крупных бус.

В основе — простая повседневная одежда, вроде брюк, джинсов, водолазок, мягких пиджаков, актуальных сейчас трикотажных платьев. Если в «деловой» рубашке расстегнуть пару пуговиц — тоже получится кэжуал.

На ноги, кроме упомянутых мокасин, можно обуть удобные туфли–лодочки.

Аксессуары — бижутерия, крупные бусы, браслеты, яркие, но однотонные. Сумку возьмите простую, кожаную, средних размеров— и влезает все, и нести удобно.

Впрочем, кэжуал не так прост. Сейчас существует множество разновидностей стиля, самые популярные — и спортивный кэжуал и «смарт кэжуал». Для последнего характерно использование одной яркой детали на простом демократичном фоне, например, мягкие однотонные брюки с броской блузой или элегантным жакетом «вкусных» ягодных оттенков.

«Кэжуал» очень универсален и популярен сегодня, что неудивительно: с ним покорять новые вершины удобно и просто.


Милитари (Military)

О «мужчине в форме»мечтает много дам разных поколений, а как насчет «женщины в форме»? Мода много берет из скромного гардероба военных…

Хаки, грубые ткани, китель, военный берет, галифе и берцы на ногах — вот вам и милитари–девушка.

Этот стиль использует натуральные материалы, вроде хлопка и льна, цвета — зеленый, коричневый, хаки. Кожаные пальто — тоже милитари.

Аксессуаров должно быть минимум, предпочтителен металл. На плече — простая кожаная сумка, можно портфель.

Прическа лаконичная, аккуратная: высокий хвост, тугая коса, все волос к волосу, строго по уставу!

Стиль скорее молодежный, но популярные сегодня вариации военной шинели могут примерить и дамы постарше. Сдержанный милитари сгодится на работе в офисе — одежду этого стиля отличает простота и удобство.


Сафари (Safari)

Продолжая тему грозных и грациозных, упомянем стиль бесстрашных исследователей Африки.

Расцветка неброская: приглушенные зеленый и коричневый, тот же хаки. Из материалов отдается предпочтение льну и хлопку, матовой коже.

Большое значение имеет удобство кроя. Классический сафари-костюм — длинный жакет с короткими рукавами и шорты с отворотами. В холодное время года пригодятся удобные и немаркие брюки или юбка натуральных песочного, болотного оттенков. «Сафари» прекрасно сочетается с трикотажем — очень удобно осенью или зимой. Еще одна «фишка» стиля — куртка с накладными карманами, которая подойдет женщинам разной комплекции. Вообще, обилие карманов, как и наличие «бороды»-бахромы — важные приметы стиля.

На ногах — простая удобная обувь натуральных цветов. Допускается устойчивый каблук, на лето пригодятся сандалии с ремешками.

Главный аксессуар — грубоватый кожаный ремень. В ходу деревянные бусы, можно одеть причудливые украшения из зубов и костей (если по зубам достать, конечно). А через плечо пусть висит сумка коричневой кожи для трофеев в виде выгодных покупок.

Сафари мягче милитари. Если одежда а-ля солдат — прерогатива молодежи, то этот стиль более универсален и не менее удобен. Так что собирайтесь на охоту за радостями жизни!


Этно (Ethnic)

Вышиванка— этно, индийский платок — этно, свитер со «скандинавским» узором — тоже этно! Этнический или фольклорный стиль — прочный союз народной мудрости и современной моды.

В козыре натуральные материалы, а вот какие именно — зависит от географии. У финнов это будет шерсть, а у славян — лен и хлопок. Цвета естественные, никакой химии! Но если окрашивать одежду, то только в сочные яркие оттенки, вроде красного или желтого. Все это обильно украшается вышивкой, как правило, на подоле и манжетах.

Обувь простая и удобная, «универсальная», нечто нейтральных цветов, без эпатажа и авангарда (впрочем, можете удивить друзей лаптями).

Украшения предпочтительны из металла и дерева, крупные и яркие.

Этностиль подходит и для работы, и для дома. Но, естественно, серьезной бизнес–леди или врачу лучше избегать резких цветов и обильных украшений.

Кстати, зимой особенно актуальна одна из разновидностей «этно» — «норвежский стиль». Для него характерна лаконичность, сдержанность, холодные цвета, геометрические узоры или «олени». Популярные материалы — шерсть, хлопок.

Украшения предпочтительны из серебра. Обувь натуральная, кожаные сапоги или меховые унты.А на руки — теплые вязаные варежки. Зима — это красиво и весело!


Стилей одежды огромное количество. Глупо останавливать выбор на чем-либо одном: смело миксуйте и экспериментируйте. Одежда, прежде всего, подчеркивает индивидуальность владельца, дает ему уверенность в себе и чувство комфорта. Это только в алфавите «я» — последняя буква, при выборе гардероба Ваше «я» — на первом месте!

Текст: Просто Мария

(Visited 6 567 times, 1 visits today)

(PDF) Классификация одежды по жанрам с использованием элементов стиля

Классификация по жанрам одежды с использованием стиля

Элементы

Синтами К. Хидаяти

Отдел CSIE, Национальный

Тайваньский университет. наук. & Тех.

Тайбэй, Тайвань, R.O.C.

m9

[email protected]

Wen-Huang Cheng

Исследовательский центр ИТ

Innovation, Academia Sinica

Тайбэй, Тайвань, R.O.C.

whcheng @ citi.sinica.edu.tw

Kai-Lung Hua

Департамент CSIE, Nat’l

Taiwan Univ. наук. & Тех.

Тайбэй, Тайвань, R.O.C.

[email protected]

РЕЗЮМЕ

В этой статье представлен новый подход к автоматической классификации

жанра верхней одежды из входного изображения всего тела с

без ограничений позы модели и изображения , и im-

возрастных разрешений. Пять элементов стиля, которые имеют решающее значение для распознавания одежды

, определены на основе теории знаков одежды

.Также разработаны соответствующие особенности каждого из этих элементов стиля

. Мы проиллюстрируем эффективность нашего подхода, показав, что предложенный алгоритм

достиг общей точности 92,04%, отзыва 92,45% и

F-балла 92,25% с 1077 изображениями одежды, сканированными из

популярных в Интернете. магазины.

Категории и предметные дескрипторы

I.5.4 [Распознавание образов]: приложения - компьютер Vi-

sion

Общие условия

Алгоритм, эксперименты

Ключевые слова

Жанр одежды, классификация, элемент стиля

1.ВВЕДЕНИЕ

Одежда - это образ жизни. Люди одеваются, чтобы выразить свою индивидуальность, эмоции и уверенность в себе. Любой человек с

правильным советом сможет научиться правильно одеваться.

Однако большинство людей не являются модными стилистами прирожденными.

Выбор «правильной» комбинации одежды для ношения стал утомительной и даже утомительной рутиной в повседневной жизни

[8]. Такая же ситуация возникает при покупках в Интернете по

одежды

.Хотя большинство существующих интернет-магазинов

поддерживают поиск по ключевым словам или содержанию, они не удовлетворяют практические потребности людей в поиске одежды

желаемого стиля. Для решения этой проблемы была разработана

эффективных методов автоматической классификации

Разрешение на изготовление цифровых или бумажных копий всей или части этой работы для личного или классного использования

предоставляется бесплатно при условии, что копии

не производятся и не распространяются для получения прибыли или коммерческой выгоды, и что копии

имеют это уведомление и полную ссылку на первой странице.В противном случае для копирования на

, повторной публикации, размещения на серверах или распространения в списках требуется предварительное специальное разрешение

и / или плата.

MM’12, 29 октября - 2 ноября 2012 г., Нара, Япония.

Авторские права 2012 ACM 978-1-4503-1089-5 / 12/10 ... 15,00 $.

Жанры одежды имеют решающее значение. Например, общепризнанный жанр одежды

, скажем, верхняя одежда без рукавов со шнурком, может быть рекомендована для сочетания с короткими брюками.

Согласно теории дизайна одежды [9], например,

верхняя одежда может быть определена элементами стиля, такими как

, как наличие воротника, принта и рукава, чтобы определить

одежду. жанр.В частности, воротник относится к части

верхней одежды, которая складывается и застегивается на шее.

Ширина и форма воротников сильно менялись

с течением времени, потому что они поднимаются и опускаются вместе с модными тенденциями в эпоху

. Таким образом, элементы стиля, такие как тип воротника, могут быть

важных подсказок, используемых для различения жанра одежды.

Благодаря технологиям сбора и обработки мультимедиа

быстро развиваются, мультимедийные приложения играют важную роль в поддержке нашей повседневной жизни.Было предложено несколько систем поиска изображений и рекомендаций по одежде

. Подходы, предложенные Cheng et al. [2],

Wang et al. [11] и Chen et al. [1] сосредоточено на поиске

изображений одежды по цвету и частичных

атрибутов одежды, которые аналогичны изображению запроса, заданному пользователем, за исключением

соответствующих жанров одежды. «Зеркальный прибор» [7] и

«Что мне надеть?» [8] были рекомендации по одежде

проекта, тогда как жанры одежды были присвоены вручную.

Однако для пользователя не совсем возможно вручную

аннотировать все данные изображения, если база данных изображений велика.

Автоматическое распознавание трех жанров верхней одежды для фронтальных

изображений, снятых с однородным фоном, было

, предложенным Zhang et al. [12, 13].

В этой работе мы предлагаем новую структуру для автоматического распознавания жанра одежды с первоначальным акцентом

на верхнюю одежду.Мы приняли теорию дизайна одежды

, чтобы определить восемь видов жанров одежды, как показано

на рисунке 1. Определение жанра одежды для верхней одежды

определяется на основе набора базовых элементов стиля

, а именно: Перечисленные в таблице 1. Для извлечения элементов стиля в предлагаемой структуре мы сначала используем детектор каждого тела up-

, чтобы получить части тела человека, стоящего на изображениях в произвольной позе

.Извлеченные векторы признаков

элементов стиля затем используются для изучения моделей жанра

и используются для прогнозирования жанра одежды.

2. СТИЛЬНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ОДЕЖДЫ

В этом разделе мы описываем все элементы стиля и их

соответствующие функции, используемые в предложенном алгоритме, который

классифицирует изображение человека в полный рост как одно из следующих жанры: формальная рубашка (FS), рубашка на пуговицах (HS),

неформальная рубашка (IS), футболка с длинными рукавами (LS), рубашка поло (PS),

спагетти (SG), майка (TT), и футболка (TS).В зоне

Председатель: Chong-Wah Ngo

Классификация одежды с набором данных DeepFashion и Fastai | Татьяна Сенникова | Фев, 2021 | Средний

Тест классификации был опубликован в 2016 году. Он оценивает эффективность модели FashionNet в прогнозировании 46 категорий и 1000 атрибутов одежды. Исходный документ можно найти в DeepFashion: обеспечение надежного распознавания и извлечения одежды с помощью расширенных аннотаций, CVPR 2016.

База данных DeepFashion содержит несколько наборов данных.В этом проекте использовался тест прогнозирования категорий и атрибутов. Этот набор данных содержит 289 222 различных изображения одежды из 46 различных категорий.

Обучающие метки хранятся в файле train_labels.csv в следующем формате:

Файл обучающих данных

Файл обучающих данных содержит расположение изображений и меток. Метки хранятся в виде строкового объекта, по одной метке на изображение.

Мы можем загрузить данные из train_labels.csv в класс ImageDataLoaders с помощью метода from_csv.

Я использую стратегию увеличения данных Fastai под названием с предварительным масштабированием . Сначала он изменяет размер изображения до меньшей квадратной формы. Это позволяет выполнять все последующие дополнения быстрее, поскольку квадратные изображения могут обрабатываться на графическом процессоре. Затем мы можем применить расширение к каждому пакету данных. batch_tfms последовательно выполняет все дополнения, такие как поворот и масштабирование, с единственной интерполяцией в конце. Эта стратегия увеличения позволит нам добиться лучшего качества расширенных изображений и получить некоторую скорость за счет обработки на GPU.

Давайте посмотрим на несколько изображений в нашем наборе данных.

Обучающие изображения с метками

Мы также можем проверить, как выглядят дополненные изображения, передав unique = True методу show_batch выше.

Дополненные изображения

Как видим, изображения сохранили свое качество после увеличения.

В этом проекте я использую предварительно обученную модель ResNet34. Я экспериментировал с более глубокими архитектурами, но они не привели к значительным улучшениям. Основная проблема набора данных DeepFashion - качество этикеток.Например, на изображении выше показаны два предмета: блузка и шорты, но на нем есть только этикетка «блузка». Таким образом, модель неизбежно пострадает от шума.

Чтобы передача обучения работала, нам нужно заменить последний слой сети новым линейным слоем, содержащим то же количество активаций, что и количество классов в нашем наборе данных. В нашем случае у нас есть 46 категорий одежды, что означает, что у нас есть 46 активаций в нашем новом слое. Вновь добавленный слой инициализирует веса случайным образом.Следовательно, наша модель будет иметь случайный вывод до того, как она будет обучена, что не означает, что модель полностью случайна. Все остальные слои, которые не были изменены, сохранят тот же вес, что и исходная модель, и будут хорошо распознавать общие визуальные концепции, такие как основные геометрические формы, градиенты и т. Д. Поэтому, когда мы обучаем нашу модель распознавать типы одежды , мы замораживаем всю сеть, кроме последнего слоя. Это позволит нам оптимизировать вес последнего слоя без изменения веса более глубоких слоев.

Когда мы вызываем learn.fine_tune (), мы замораживаем всю сеть и обучаем случайно инициализированные веса вновь созданного слоя для одной эпохи. Затем мы размораживаем сеть и обучаем все слои вместе для указанного количества эпох (в нашем случае две). Поэтому на выходе мы видим одну лишнюю эпоху.

Ранняя оценка

Ранняя оценка позволяет нам проверить прогресс обучения на более ранних этапах и выявить ошибки в наших подходах, прежде чем мы потратим много времени на обучение модели.Есть несколько способов посмотреть на результаты, полученные при обучении нейронной сети. Чтобы получить быстрое впечатление, мы можем взглянуть на классы, которые чаще всего путают:

Как мы видим, в сети чаще всего путают «топ» с «блузкой», «комбинезон» с «платьем» и «футболка» с «блузкой». . Такие ошибки мог совершить даже человек. Таким образом, мы можем заранее оценить, учится ли наша сеть правильному паттерну.

Другой способ взглянуть на ошибки - это построить график максимальных потерь.

Максимальные потери. Ранняя оценка

Как упоминалось выше, оригинальные этикетки зашумлены.Наша модель правильно классифицировала комбинезон, две юбки и платье, тогда как в исходном наборе данных эти элементы имеют неправильные метки.

Learning Rate Finder

Теперь давайте рассмотрим данные в DataLoader и постепенно увеличим скорость обучения с каждым мини-пакетом, чтобы наблюдать, как величина потерь изменяется с изменением скорости обучения. Наша цель - найти наиболее эффективную скорость обучения, которая позволит сети быстрее сходиться. Скорость обучения имеет оптимальное значение в точке наивысшего наклона кривой потерь, так как это означает, что потери уменьшаются быстрее.Точки экстремумов (минимальные и максимальные) и плоские части кривой соответствуют скорости обучения, которая не позволяет сети обучаться, поскольку потери в этих точках не улучшаются.

Кривая потерь

В нашем случае самая крутая точка кривой потерь находится при скорости обучения, равной 0,005. Эту скорость обучения мы будем использовать для дальнейшего обучения.

После обучения модели за 3 эпохи мы получили точность 0,697, что является улучшением по сравнению с 0,694, которое у нас было при скорости обучения по умолчанию.

Дискриминационные скорости обучения

После обучения всех уровней сети нам необходимо снова проверить скорость обучения, так как после нескольких пакетов обучения скорость, с которой сеть обучается, замедляется, и мы рискуем превысить минимум потерь функция с высокой скоростью обучения. Следовательно, скорость обучения необходимо снизить.

Когда мы строим кривую потерь после трех эпох обучения, мы видим, что она выглядит по-другому, поскольку веса сети больше не случайны.

Кривая потерь после трех эпох

Мы не наблюдаем этого резкого уменьшения, связанного с точкой, где веса были обновлены со случайных до тех, которые уменьшают потери. Форма кривой выглядит более плоской. Для будущих тренировок мы возьмем диапазон весов от точки уменьшения до точки, когда потеря снова начнет расти.

Как упоминалось ранее, слои, перенесенные из предварительно обученной модели, уже хорошо распознают фундаментальные визуальные концепции и не требуют особого обучения.Однако более глубокие слои, отвечающие за распознавание сложных форм, характерных для нашего проекта, выиграют от более высокой скорости обучения. Поэтому нам нужно использовать меньшую скорость обучения для первых слоев и большую скорость обучения для последних слоев, чтобы позволить им более быстро настраиваться.

Мы определенно видим, что наша сеть прогрессирует в обучении. Однако сложно сказать, нужно ли нам продолжать обучение или прекратить, чтобы не переобучать модель. Построение графика потерь на обучение и валидацию может помочь нам оценить, нужно ли нам продолжать.

Обучение против потери при проверке

Мы видим, что потери при проверке больше не улучшаются, даже несмотря на то, что потери при обучении все еще улучшаются. Если мы продолжим обучение, мы увеличим разрыв между потерей обучения и проверки, что будет означать, что мы переобучили нашу модель. Поэтому нам лучше сейчас прекратить обучение и перейти к следующему этапу - оценке.

На предыдущем шаге мы смогли достичь точности Top-1 70,4% для набора данных проверки. Если мы построим график точности проверки, мы увидим, как она улучшалась с каждой эпохой.

Top-1 Точность проверки на эпоху Оценка

в наборе обучающих данных

Во-первых, мы посмотрим на прогнозы на наборе обучающих данных, чтобы оценить, остается ли у нас высокая систематическая ошибка.

Оценка обучающих данных

Прогнозы на обучающем наборе данных выглядят хорошо. Наша модель отражает основные концепции. Дальнейших улучшений можно добиться, улучшив метки и очистив данные.

Оценка тестового набора данных

Теперь давайте загрузим тестовые данные и проверим, как модель работает с ними.

Оценка по данным испытаний

Точность испытаний модели Top-1 составляет 70,4%. Он неправильно классифицирует несколько объектов, но все еще очень близок к результату, который мы получили на проверочном наборе.

Авторы оригинальной статьи DeepFashion: Обеспечение надежного распознавания и поиска одежды с помощью расширенных аннотаций, CVPR 2016 использовали для оценки точность Top-3 и Top-5.

DeepFashion: обеспечение надежного распознавания и поиска одежды с помощью расширенных аннотаций, CVPR 2016

Чтобы наши результаты были сопоставимы, я буду использовать те же показатели.

Точность Top-3 нашей модели составляет 88,6%, , что на 6% выше эталонной точности, а точность Top-5 нашей модели составляет 94,1%, , что на 4% выше, чем эталонная точность. Это не должно вызывать удивления, поскольку авторы оригинальной статьи использовали архитектуру VGG16 в качестве основы, которая является менее мощной моделью.

Оценка для пользовательского набора данных

Наконец, мы проверим, как модель работает с моими изображениями.Я сделал 98 снимков собственной одежды на камеру смартфона. Давайте загрузим изображения и проверим, может ли модель правильно их классифицировать.

Top-1 Точность модели по указанным пользователем данным составляет 62,4% , что ниже, чем в наборе данных DeepFashion. Тем не менее, он по-прежнему хорош для модели классификации 46 классов.

Изображения в пользовательском наборе данных сильно отличаются от тех, на которых модель была первоначально обучена. Например, изображения пользователей показывают только предмет одежды, в то время как изображения в наборе данных DeepFashion показывают человека, одетого в предмет, который упрощает масштабирование одежды.Почти все штаны в наборе пользовательских данных были классифицированы как шорты, поскольку модели сложно оценить их длину относительно человеческого тела. Тем не менее, модель усвоила основные концепции и может использоваться в различных контекстах моды.

После обучения модели мы можем захотеть запустить ее на машине логического вывода без установки Fastai. Для этого нам сначала нужно сохранить модель и ее словарь:

torch.save сохраняет веса предварительно обученной модели. Для сериализации он использует утилиту Python pickle.Чтобы запустить модель в PyTorch, нам нужно загрузить веса и переопределить модель:

Загрузка быстрой модели AI в PyTorch

Обратите внимание, что на этот раз нам нужно изменить размер и нормализовать изображения перед запуском прогноза. В библиотеке Fastai хранится информация о преобразованиях, которые должны быть применены к учащемуся, но когда мы запускаем модель вне Fastai, нам нужно сначала преобразовать изображения.

После этого мы можем выполнять прогнозы с использованием определенного нами класса:

В этом руководстве я показал, как обучить модель ResNet34 распознаванию типов одежды с помощью библиотеки Fastai и DeepFashion Dataset.Мы увидели, что можем обучить модель, которая превзойдет текущие базовые показатели на 6% для топ-3 точности и на 4% для топ-5 точности. Мы провели оценку моих собственных изображений и обнаружили, что модель классифицирует предметы правильно, за исключением чувствительных к масштабированию (проблема с шортами или брюками). Производительность модели может быть улучшена за счет повышения качества обучающих меток и увеличения разнообразия изображений.

Это только самое начало модного проекта, который я задумал.Далее будет статья о распознавании атрибутов, узоров и тканей. Следите за обновлениями!

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, чтобы разработать надежную оценку модели и установить базовый уровень 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:

  1. Fashion Классификация одежды MNIST
  2. Методология оценки модели
  3. Как разработать базовую модель
  4. Как разработать улучшенную модель
  5. Как завершить модель и сделать прогнозы

Хотите результатов с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (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 сложного набора данных, заменяющего набор 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: Ботинки по щиколотку

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 первые несколько 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 набор данных для обучения и тестирования 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 в 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 » функции model.fit () при обучении модели, которая, в свою очередь, вернет объект, который описывает 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 на 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 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

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 небольшим 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, оба являются передовыми методами.

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, activate = '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% обучающего набора 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 каждой свертки 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 прогона, а также точность классификации сгиба.

Функция valu_model () ниже реализует это поведение, принимая набор обучающих данных в качестве аргументов и возвращая список оценок точности и историй обучения, которые могут быть позже суммированы.

# 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

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

# 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

Представить 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 каждой кратной 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 будут указывать 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 тестовым жгутом.

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 (оценки)

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 импорт 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 ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

49

0002 47

00030002 47

0003

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

9 0002 64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

000

93

000

000 97

98

99

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

# baseline cnn model для fashion mnist

из numpy import mean

из numpy import std

из matplotlib import pyplot

из 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

ers from keras.layers import

d maxPo 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):

баллов, 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 (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.show ()

# суммировать производительность 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 ()

пиксельные данные

trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# оцените модель

баллов, history = eval_model (trainX, trainY)

# кривые обучения

summarize_diagnostics (history)

# summarize_diagnostics (history)

# summarize

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. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим, что для каждой кратности базовая модель достигла уровня 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

Далее 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-потери и точности-для-базовой-модели-в-моде-MNIST-Dataset-Во время-k-фолд-перекрестной проверки

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 "прямоугольник" и "усы", чтобы суммировать распределение оценок точности.

Ящик и усы-график-оценки-оценки-базовой-модели-на-моде-MNIST-Dataset-Evaluated-Using-k-Fold-Cross-Validation

Как и следовало ожидать, распределение распространилось на нижние 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 признаков предоставляется возможность участвовать или вносить свой вклад в выходные данные

По умолчанию сверточная операция использует заполнение « действительных », 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 импорт 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 ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

49

0002 47

00030002 47

0003

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

9 0002 64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

000

93

000

000 97

98

99

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

из 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

ers from keras.layers import

d maxPo 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):

баллов, 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 (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.show ()

# суммировать производительность 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 ()

пиксельные данные

trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# оцените модель

баллов, history = eval_model (trainX, trainY)

# кривые обучения

summarize_diagnostics (history)

# summarize_diagnostics (history)

# summarize

summarize_performance (scores)

# точка входа, запустить тестовую среду

run_test_harness ()

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

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

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. Это можно было бы решить, возможно, с использованием регуляризации или обучения меньшему количеству эпох.

Кривые обучения-потери и точности-для-того же-заполнения-на-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 находится в пределах стандартного отклонения. Возможно, большее количество повторений эксперимента сможет выявить этот факт.

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

Точность: среднее значение = 91,257 стандартное значение = 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 3x3 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 « тот 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 импорт 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 ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

49

0002 47

00030002 47

0003

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

9 0002 64

65

66

67

68

69

70

71

72

73

74

75

76

77

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

000

93

000

000 97

98

99

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

ers from keras.layers import

d maxPo 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):

баллов, 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 (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.show ()

# суммировать производительность 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 ()

пиксельные данные

trainX, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# оцените модель

баллов, history = eval_model (trainX, trainY)

# кривые обучения

summarize_diagnostics (history)

# summarize_diagnostics (history)

# summarize

summarize_performance (scores)

# точка входа, запустить тестовую среду

run_test_harness ()

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

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

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 данном случае показывающий, что модели все еще имеют разумное соответствие задаче с небольшим признаком переобучения некоторых прогонов.

Кривые обучения-потери и точности-для-дополнительных-фильтров-и-заполнения-на-моде-MNIST-Dataset-Во время-k-Fold-Cross-Validation

Далее представлена ​​расчетная производительность модели, показывающая небольшое улучшение производительности по сравнению с базовой линией 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 = 90,913 стандартное = 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 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')

# save model

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 ее сохранения в файл приведен ниже.

# сохраняем окончательную модель в файл из keras.datasets импортировать fashion_mnist from keras.utils import to_categorical из keras.models импорт 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 ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

49

0002 47

00030002 47

0003

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

# 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 import

from keras.layers import

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 ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

000

000 34

35

36

37

38

39

40

41

42

# 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

# загрузить поезд и тестовый набор данных

def load_dataset ():

# загрузить набор данных

(поезд,

) 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 данные пикселей

, testX = Prep_pixels (trainX, testX)

# загрузить модель

model = load_model ('final_model.h5 ')

# оценить модель в наборе тестовых 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.

Точность классификации для модели в тестовом наборе данных вычисляется и распечатывается.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

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

Сделать 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 текущем рабочем каталоге с именем файла « sample_image.png ».

Образец одежды (пуловер)

Мы представим, что это совершенно новое и невидимое изображение, подготовленное соответствующим 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 ()

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

140002

14

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

# 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 (имя файла) 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, такой как другой блок сверточных и объединяющих слоев или другой плотный слой в части классификатора модели.

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

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет 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, чтобы разработать надежную оценку модели и установить базовый уровень 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?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте модели глубокого обучения для Vision сегодня!

Развивайте собственные модели видения 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

style_classification - ShuhuiJiang0531

Представление консенсуса обучения для классификации слабых стилей

Шухуэй Цзян 1 , Мин Шао 3 , Чэнчэн Цзя 1 и Юнь Фу 1,2

1 Кафедра электротехники и вычислительной техники Северо-Восточного университета, Бостон, Массачусетс 02115, США

2 Колледж компьютерных и информационных наук Северо-Восточного университета, Бостон, Массачусетс 02115, США

3 Департамент компьютерных информационных наук, Массачусетский университет, Дартмут, Дартмут, Массачусетс 02747 США

{шцзян, юньфу} @ece.neu.edu, [email protected], [email protected]

аннотация

Классификация стилей (например, стиль барокко и готика) привлекает все большее внимание во многих областях, таких как мода, архитектура и манга. Большинство существующих методов сосредоточены на извлечении отличительных признаков из локальных пятен или паттернов. Однако до сих пор не было признано широко распространенное явление в классификации стилей. Это означает, что визуально менее репрезентативные изображения в классе стилей обычно очень разнообразны и легко ошибочно классифицируются.Назовем их изображений слабого стиля. Другой проблемой при использовании нескольких визуальных функций для эффективной классификации слабых стилей является отсутствие консенсуса между различными функциями. То есть весам для различных визуальных функций в локальном патче должны быть присвоены одинаковые значения. Чтобы решить эти проблемы, мы предлагаем централизующий автокодер согласованного стиля (CSCAE) для изучения представления функций надежного стиля, особенно для классификации слабого стиля. Во-первых, мы предлагаем автокодировщик с централизацией стилей (SCAE), который постепенно централизует слабые функции стиля.Затем, на основе SCAE, мы предлагаем как нелинейную, так и линейную версию CSCAE, которая адаптивно распределяет веса для различных функций в процессе прогрессивной централизации. Ограничения консенсуса добавляются на основе предположения, что веса различных функций одного и того же патча должны быть одинаковыми. В частности, предлагаемый линейный аналог CSCAE, мотивированный идеей `` общих весов '', а также групповой разреженностью, улучшает как эффективность, так и результативность. Для оценки мы активно экспериментируем с проблемами классификации стиля моды, манги и архитектуры.Кроме того, мы собираем новый набор данных - Интернет-магазины для классификации стиля моды, который будет общедоступным для исследования стиля моды на основе видения. Эксперименты демонстрируют эффективность SCAE и CSCAE как для общедоступных, так и для недавно собранных наборов данных по сравнению с самыми последними современными работами.

Классификация модных стилей

Визуализация результатов классификации модных стилей


Рисунок: Визуализация правильных (левая часть) и неправильных (справа) результатов классификации в наборе данных в интернет-магазинах с разными уровнями стилей $ \ phi $.Под изображениями правильные метки категорий (основная информация) отмечены синим (первая строка), а неправильные - красным (вторая строка). Как на правильном, так и на неправильном примере, мы могли видеть, что когда $ \ phi $ уменьшается, человеку становится трудно различить стиль моды. Например, в правильных результатах классификации легче распознать стиль `` Авант '' в $ \ phi $ = 6 (более высокий уровень стиля), но сложнее распознать стиль `` Авант '' в $ \ phi $ = 2. На неправильных примерах мы могли видеть, что, хотя оценочные результаты не совпадают с истиной, они все же разумны с точки зрения здравого смысла.Например, в первом столбце неправильной классификации в $ \ phi $ = 6 основная истина - `` Великолепно '', а наша оценка - `` Современная ''. Красный прямоугольник на изображении означает, что предполагаемый результат не совпадает с истиной и не приемлем с точки зрения человеческого восприятия.

Централизованный автокодер согласованного стиля для классификации слабых стилей

% PDF-1.3 % 147 0 объект > / OCGs [150 0 R] >> / OutputIntents [144 0 R] / PageLabels 142 0 R / Pages 18 0 R / Тип / Каталог >> эндобдж 149 0 объект > / Шрифт >>> / Поля 154 0 R >> эндобдж 146 0 объект > поток application / pdf

  • Shuhui Jiang, Ming Shao, Chengcheng Jia, Yun Fu
  • Централизованный автокодер согласованного стиля для классификации слабых стилей
  • Материалы тридцатой конференции AAAI по искусственному интеллекту (AAAI-16)
  • Технические статьи: приложения для машинного обучения
  • 2016-01-23T19: 17: 34-08: 00TeX2016-01-31T20: 17: 05-08: 002016-01-31T20: 17: 05-08: 00 Это pdfTeX, версия 3.14159265-2.6-1.40.16 (TeX Live 2015) kpathsea версия 6.2.1PDF / X-1a: 2001PDF / X-1: 2001 Acrobat Distiller 15.0 (Macintosh) FalseTechnical Papers: Machine Learning ApplicationsPDF / X-1: 2001PDF / X-1a : 2001uuid: 81f44e59-daa0-d841-be3f-beec78187dc9uuid: 6c6f301f-d554-4c47-b6f9-2850da5cef811PDF / X-1: 2001 конечный поток эндобдж 142 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 2 0 obj > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 19 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 28 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC] / XObject >>> / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 34 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 37 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 46 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 49 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / XObject >>> / TrimBox [0 0 612 792] / Type / Page >> эндобдж 173 0 объект > поток HW ے 6} We1 @ d5cg & L% # Eŋt7 i4r% 5U #

    Современный стиль в одежде.фото. классификация современных стилей одежды

    Часто люди путают два таких понятия, как мода и стиль. Это считается грубой ошибкой. Человек, который следит за модой и одевается в соответствии с новыми веяниями мира моды, на протяжении всей жизни регулярно меняет образы. И это не удивительно. Ведь мода постоянно меняет акценты, чтобы не утомлять своих последователей. Но есть люди, которые всю жизнь остаются поклонниками того же стиля, что отражает их отношение к действительности.У каждого стиля своя история. Тематика данной статьи - современный стиль одежды и его вариации.

    Главное, что нужно знать

    Стиль

    - образное решение костюма, созданное с помощью различных элементов, отличающихся как художественной, так и пластической однородностью. Мода имеет долгую историю, в течение которой создавались разные стили. Некоторые из них развивались веками и менялись довольно редко. На сегодняшний день стиль в чистом виде встретить практически невозможно.Чтобы лучше ориентироваться в современных стилях одежды, необходимо знать их классификацию. Классический, романтический, спортивный, народный и эклектичный - вот пять основных стилей костюма. Поскольку каждый из них имеет уникальную структуру, их нужно рассмотреть более подробно.

    классический

    Современный классический стиль в одежде сочетает в себе строгость и деловой подход. Элегантность форм и минимализм в деталях - его основные характеристики. К классике можно отнести все оставшееся время.Основные черты этого стиля остаются неизменными и выходят из моды. Они проявляются в сдержанности и простоте линий, а также в лаконичном кроже, приемы которого отрабатываются десятилетиями. В одежде классического стиля не бросается в глаза. Обладает такими отличительными чертами, как качество и надежность. Основные характеристики построения костюма - рациональность и удобство. Пропорции классической одежды отличаются полуприлегающим силуэтом и соответствуют фигуре человека.Такой крой подходит как мужчинам, так и женщинам. Классический современный стиль в одежде приемлем для представительниц любого поколения и телосложения.

    Некоторые важные нюансы

    История английского мужского костюма сыграла решающую роль в формировании современного классического стиля. Поэтому в качестве основных материалов для изготовления одежды используются шерсть, габардин, фланель, поплин и репс. Также классика отличается небольшими и неприметными рисунками с тонкой полоской, елочкой или клеткой.Вне зависимости от модных тенденций всегда актуальна классическая одежда.

    Романтика

    Романтичная одежда для девочек в современном стиле поможет воплотить в жизнь мечты о женственном и воздушном образе. Широкое разнообразие декоративных форм и деталей - вот главные достоинства этого стиля. Нередко романтичные вещи отличаются сложным кроем и элегантной отделкой. Этот стиль можно описать двумя словами - женственность и фантазия. Вещи из легких, тонких, воздушных тканей, таких как шелк, шифон, кружево, гипюр, кашемир, придают образу нежности и нежности.Также при производстве такой одежды часто используется трикотаж и сетка. Чтобы добавить загадочности и изысканности, вещи можно дополнить разнообразными орнаментами или мехом.

    Как дополнить романтический стиль?

    Романтичный современный стиль в одежде подходит далеко не каждой представительнице прекрасного пола. Но если правильно использовать его элементы, можно превратиться в нежную и женственную девушку. Как правило, романтический стиль предназначен для праздников или вечерних мероприятий. При одевании в таком стиле неуместно использовать яркие цвета.Но приветствуются различные дополнения в виде аксессуаров, таких как кружевные перчатки и украшения. Дополнить образ изысканности можно с помощью романтических шляп с фатой, сложных причесок или шарфов.

    Спорт всегда в моде!

    В период активного развития технического прогресса, а также роста популярности различных видов спорта, спортивная одежда утвердилась. Произошло это во второй половине 20 века. Этот стиль сейчас считается красивым и комфортным.Он призван обеспечить удобство человека в пути. В то же время он также должен подчеркивать достоинства конституции. Современная спортивная одежда очень популярна, особенно среди молодежи. Более того, это оказывает огромное влияние на формирование других стилей. Таким образом, деловой наряд можно немного превратить в спортивный, если добавить в него определенные детали. Сегодня спортивную одежду дополняют различные декоративные элементы: молнии, металлические пуговицы, пуговицы, накладные карманы, погоны, линии отделки и другие детали.Спортивный современный стиль мужской одежды с каждым днем ​​все больше набирает популярность. Цветовая гамма здесь на любой вкус и цвет: от светлых пастельных оттенков до самых ярких и ярких цветов. По мере развития легкой промышленности производятся новые виды тканей, которые в основном используются при производстве спортивной одежды.

    Кому подходит?

    Спортивный современный стиль одежды подойдет всем, независимо от пола, возраста и телосложения. Как и классика, он универсален и подходит для повседневной одежды, туристических путешествий и даже для элегантных образов.Спортивный стиль можно найти в гардеробе людей любого возраста - от детей до взрослых. На сегодняшний день широкую популярность приобрела и спортивная обувь, которая предстает во всем своем разнообразии. Всевозможные кроссовки, слипоны, кроссовки, а также специальная обувь для занятий спортом - разнообразие, которое так необходимо современной молодежи.

    Фольклор в одежде. Возвращаясь к традиции

    Сегодня довольно популярна современная одежда в русском стиле. В основе этого стиля лежала приверженность национальным нарядам.Несмотря на стремительно развивающийся прогресс, многие по-прежнему остаются приверженцами народных традиций, что способствует росту популярности этнического стиля в одежде. При изготовлении нарядов заимствован не только национальный декоративный дизайн. Элементы и способы кроя, а также формы и элементы костюмов - все это заимствовано из русских традиций в одежде. Основные характеристики национальной одежды проявляются в конкретных украшениях, орнаментах, определенных тканях, а также в цветных орнаментах.В наше время трудно встретить человека, одетого в чисто традиционный наряд. Современная одежда в русском народном стиле подходит для повседневных изданий. Сегодня на модном рынке представлен большой выбор разнообразных вещей, оформленных в фольклорных традициях. Поэтому человек, одетый в кожаную куртку, украшенную русским народным орнаментом, совершенно не вызывает удивления.

    Эклектика и стиль

    В последнее время наблюдается рост популярности эклектичного стиля в одежде.Мир не стоит на месте. И мужчина тоже. Сегодня все больше молодых людей не хотят быть приверженцами одного стиля в одежде. Им хочется необычных сочетаний элементов. Классический стиль можно соединить со спортом, народный - с романтичным и так далее. Это явление получило название эклектики, которая так популярна в наши дни. Теперь вы можете не бояться, что вас неправильно поймут. Сочетание разных изображений, создание новых оригинальных сочетаний, игра с формами и материалами - все это как никогда важно.Любители эклектики отдают предпочтение сочетанию замши и шелка, меха и кружева, кожи и сетки. Здесь приветствуются нетрадиционные материалы. Эклектичный стиль популярен среди молодежи и различных субкультур. Эклектики отличаются свободолюбием и неформальной модой. В основном это творческие люди, наделенные творчеством и умением совмещать разные направления.

    Другие стили

    Помимо основного, в одежде есть второстепенные современные стили.Они становятся все более известными, особенно среди подростков и молодежи. О самых популярных фасонах в наше время нужно знать как можно больше. Ведь сейчас на улицах можно встретить человека, одетого экстравагантно или необычно, что многих может смутить или даже смутить.

    Деловой стиль

    Деловая современная одежда имеет одну главную цель. Костюм не должен отвлекать внимание от деловых качеств человека. Такая одежда отличается сдержанностью форм и элегантными линиями.Но в то же время этот стиль подвержен новым веяниям в мире моды. Это то, что отличает его от консервативного стиля. По этой причине деловой костюм имеет четкие и четкие линии, формы и силуэты. Такой фасон не подходит для повседневных прогулок. Деловой костюм подбирается специально для выхода на работу, собеседования или других официальных встреч.

    Хипстерский стиль

    Hipster - это современный стиль одежды для мужчин и женщин. Но он все же более популярен в мужских кругах.Хипстеры - любители всего оригинального и редкого. Приверженцы этого стиля обычно носят узкие или рваные джинсы, растянутые свитера, свободные футболки или рубашки. Важную роль в формировании образа хипстера играют различные аксессуары: очки, броши, браслеты, чокеры и многое другое. На первый взгляд хипстер может показаться одетым небрежно или даже небрежно. На самом деле такие люди очень щепетильно подходят к выбору гардероба. Несмотря на то, что они часто посещают рынки барахолки и секонд-хенд, хипстеры стараются создать максимально оригинальный и запоминающийся образ.Теперь вы можете увидеть поклонников этого стиля, держащих фотоаппарат или фотоаппарат. Часто хипстерские вещи дополняются спортивной обувью от Vans и Converse или классическими оксфордами и лоферами.

    Пижамный стиль

    Пижама современного стиля в женской одежде сейчас на пике популярности. Как правило, вещи этого стиля копируют аналоги домашней одежды и пижам. Но их можно носить на работу, на прогулку и даже на светские вечеринки. Одежда в пижамном стиле состоит из различных свободных брюк, курток, различных комбинаций, топов и шорт.Вещи такого плана имеют важную особенность - это рисунок. Мелкий горошек, цветы, медальоны, герои мультфильмов, лодки, животные и тому подобное - все цвета пижамного стиля. Материалы для изготовления этой одежды выбирайте легкие и тонкие. Ведущие дизайнеры производят пижамы для повседневного ношения из шифона, атласа, шелка, льна и хлопка. Этот стиль очень своеобразен, поэтому к выбору подходящего костюма нужно относиться осторожно. Пижамная одежда придает девушке женственность и оригинальность, а также создает ощущение домашнего уюта и комфорта.

    Поместье

    Гранж - это современный мужской стиль. Девочки редко отдают предпочтение вещам подобного рода. Стиль гранж окончательно сформировался в 90-х годах прошлого века. Его последователями считались люди, не желавшие подчиняться родителям или начальству, а также не желавшие следовать модным тенденциям. На сегодняшний день основными показателями стиля гранж являются поношенная и рваная одежда и обувь. Человек в такой одежде может напоминать бомжа, но при этом пахнет дорогими духами.Приверженцы стиля гранж появляются на улицах в рваных джинсах, поношенных рубашках с заплатками на локтях, свитерах стретч-трикотажа, выцветших футболках большого размера, а также в грубой или спортивной обуви. Любители гранж носят минимум аксессуаров. И для многих мужчин этот стиль стал наиболее приемлемым. Ведь в нем человек чувствует себя комфортно и при этом идет в ногу со временем.

    Панк-рок

    Этот современный стиль мужской одежды, похожий на панк-рок, бросает вызов миру и прочему.Как правило, женщины не испытывают любви к этому стилю, потому что он кажется им очень грубым и отталкивающим. Мужчины же наоборот положительно относятся к панк-року. Основные элементы этого стиля - грубая обувь или кроссовки, а также кожаные куртки или кожаные куртки. Поклонники панк-рока часто носят футболки с принтами в виде названий любимых музыкальных коллективов или смелого жизненного кредо. Вещи в стиле панк-рок могут быть забрызганы краской или иметь множество отверстий, которые скрепляются десятками булавок.Аксессуары важны. Особый шик в мире панк-рока - различные браслеты и ремни с шипами. Этот современный стиль одежды, фото которого приведено выше, «кричит» о противостоянии человека системе и канонам сегодняшнего мира.

    Наконец

    Чтобы определиться с собственным стилем в одежде и не оставаться в тени, нужно следить за модными тенденциями. Современные модные стили в одежде предлагают человеку огромное пространство для оригинальных решений и сочетаний.В наше время необычно выглядящий человек практически не вызывает критики и неодобрения со стороны окружающих. Привлекают внимание всевозможные эксперименты с эксцентричными нарядами и сочетанием несовместимых вещей. Сегодня считается, что интересная одежда - показатель творческих способностей человека. Стиль - это не просто одежда, это целая жизненная философия. Поэтому к выбору подходящего костюма нужно отнестись серьезно. Ведь он может многое рассказать о внутреннем мире человека, его сильных и слабых сторонах.

    40 видов платьев, которые должна знать каждая женщина

    Когда дело доходит до подбора платья для вечеринки, вариантов бесконечное множество. Определенные наряды подходят определенным типам телосложения, погоде и обстоятельствам, поэтому пытаться решить в одиночку может оказаться непосильной задачей. Вот ваш гид по всем типам одежды для любого случая.

    СВЯЗАННЫЙ: 10 модных платьев, которые сделают ваш стиль игры лучше

    1.Платье миди

    Расположенное между макси и мини-платьем, миди - это то, что нужно каждому в то время, когда вы не уверены в формальности мероприятия. Этот фасон может иметь любой вырез или длину рукава, поэтому он отлично подходит для любой фигуры. Натяжные колготки и ботильоны для идеального зимнего образа или балетки и симпатичная соломенная шляпа - и устройте стильный пикник!

    МАГАЗИН: Платья миди

    2. С открытыми плечами

    Сделайте решительный шаг и держите плечи открытыми в платье с открытыми плечами.Эти платья демонстрируют ваши плечи, сохраняя при этом рукав или оборку на бицепсе. Стиль с открытыми плечами отлично подходит для тех, кто хочет показать свои плечи и руки, но не хочет выглядеть без бретелек.

    МАГАЗИН: С открытыми плечами

    3. Прямое платье

    Свободное платье было массовым трендом в начале 1960-х годов и имело простую свободную форму. Это короткое платье без рукавов, которое свисает с плеч.Он идеально подходит для тех, у кого стройное тело в форме колонны, поскольку они кажутся прямыми. Вы можете сочетать это платье с курткой средней длины и парой туфель с открытой пяткой или даже сапогами до колена, чтобы придать ему настоящий колорит 60-х! Эта форма - идеальный чистый холст для цветных блоков или печати деталей.

    МАГАЗИН: Платья прямого кроя

    4. Облегающее платье

    Bodycon - это облегающее платье, которое подчеркивает вашу фигуру и подчеркивает ваши достоинства.Они часто сделаны из эластичного материала и идеально подходят для ночной прогулки в городе. Это платье идеально подходит для тех, у кого фигура песочных часов, так как оно подчеркивает красивые изгибы!

    МАГАЗИН: Облегающее платье

    5. Платье А-силуэта

    Платье А-силуэта облегает бедра и постепенно расширяется к подолу, что придает платью форму буквы «А». Он идеально подходит для повседневной обстановки, и вы можете с легкостью одеть его как следует.Этот стиль лучше всего подходит для фигуры грушевидной формы, так как он подчеркивает ваши прекрасные плечи и добавляет женственности вашей нижней половине.

    МАГАЗИН: Платья А-силуэта

    6. Мини-платье

    Скандал разразился в 1965 году, когда модель Джин Шримптон надела короткое свободное платье на Кубок Мельбурна, продемонстрировав миру свои голые ноги и голову без шляпы. В наши дни мини-платья стали гораздо более миниатюрными и менее скандальными, и они являются отличным способом привлечь внимание и продемонстрировать свои достоинства! Это платье идеально подходит для тех, кто хочет сделать акцент на ногах и заставить мир останавливаться и вращаться! Если он у вас есть, выставляйте его напоказ!

    7.Платье макси

    Проведите день на пляже или у бассейна, расслабляясь в непринужденном макси-платье. Этот стиль лучше всего подходит для более непринужденной обстановки; однако ткань падает на пол (или, по крайней мере, на лодыжки), создавая впечатление, что вы одеты. Сделайте идеальный наряд для ленивых, добавив в него сандалии и длинные украшения, и все захотят, чтобы они были такими же стильными и удобными, как вы!

    МАГАЗИН: Макси-платья

    8.Платье с запахом

    Платье с запахом закрывается спереди: одна сторона платья оборачивается поверх другой и завязывается ткань на талии или спине. Этот стиль, который часто видели такие, как Кейт Миддлтон, имеет классический силуэт, который идеально подходит для спортивной формы тела, поскольку он создает иллюзию фигуры в виде песочных часов, даже если у вас ее нет от природы.

    МАГАЗИН: Платья с запахом

    9. Платье с лямкой на шее

    Платье на бретелях идеально подходит для лета.С верхней частью без бретелей или рукавов, с завязкой на шее. У некоторых шеей недоуздок нет банта, но есть ткань, закрепленная вокруг шеи. Такой фасон платья больше всего подходит тем, кто хочет похвастаться своими широкими плечами.

    МАГАЗИН: Платья на бретелях

    10. Платье High-Low

    Платье high-low - это форма асимметричного платья. Обычно они длиннее сзади и короче спереди. Эта форма подходит как для повседневных, так и для бальных платьев.Это идеальный стиль для тех, кто хочет продемонстрировать свои сексуальные булавки, и их лучше всего сочетать с высокими каблуками или платформами, чтобы спинка платья не тянулась по полу.

    МАГАЗИН: Платья High-Low

    11. Платье-футляр

    Платье-футляр облегающего кроя, прямого кроя, с защипом по линии талии, без видимого шва. Он сидит на уровне колена или чуть выше и идеально подходит для делового мероприятия или вечеринки.Этот стиль платья идеально подходит для тех, кто хочет привлечь внимание к своим великолепным формам, поскольку он льстит тем, у кого фигура песочных часов.

    МАГАЗИН: Платья-футляры

    12. Платье с баской

    Тем, кто любит игривый стиль, подойдет платье с баской. Деталь может быть ниже талии, под грудью, на бедрах, вокруг шеи или плеч. Приталенный и расклешенный силуэт формы с баской уходит корнями в греческую древность.Для дневного или вечернего образа вы можете поменять балетки на пару горячих каблуков, добавив роста вашей фигуре, сделав ваши ноги очень длинными, а талию узкой и крошечной.

    МАГАЗИН: Платья с баской

    13. Платье-свитер

    С платьем-свитером будьте повседневны! Это платье трикотажное, может быть приталенного или свободного кроя, разной длины. Он идеально подходит для всех типов телосложения, так как существует очень много разных силуэтов.Вы можете сочетать его с ботинками до бедра, чтобы согреть булавки, или надеть кроссовки, чтобы создать свежий повседневный образ!

    МАГАЗИН: Платья-свитера

    14. Платье-карандаш

    Если вы собираетесь куда-то и пытаетесь произвести на кого-то впечатление, платье-карандаш - то, что вам нужно! Платье-карандаш, названное в честь формы карандаша, обычно заострено на талии, с подолом, доходящим ниже колена, без оборок или воланов.Такой силуэт отлично подойдет к маленькому черному платью или идеальному образу вечернего свидания. Вы можете немного изменить внешний вид, выбрав глубокий вырез или сделав его свежим и сексуальным с помощью водолазки.

    МАГАЗИН: Карандашные платья

    15. Платье-рубашка

    Платье-рубашка позволит сохранить прохладу и непринужденность. Это платье свободного кроя с воротником рубашки и пуговицами спереди. Этот фасон бывает разной длины и иногда имеет узкую талию.В центре внимания платья-рубашки - воротник и пуговицы спереди. Очень легко одеться или опустить, возьмите короткие ботильоны или кроссовки, и вы будете готовы к вечеринке или ночи на пляже!

    МАГАЗИН: Платья-рубашки

    16. Платье-комбинация

    Раскройте свой внутренний мир девушке в стиле гранж с платьем-комбинацией. Вы обычно носите этот стиль как нижнее белье; Обычно это атлас, с V-образным вырезом, тонкими бретельками и кружевом.Вы можете одеть его как можно лучше, надев туфли на едва заметном каблуке или толстые ботинки. Сделайте это повседневным, сочетая это платье с базовой футболкой или белой рубашкой под ним, чтобы придать ему ощущение настоящего 90-х!

    МАГАЗИН: Комбинезоны


    17. Платье со сборками

    Платье-халат - великолепный выбор для тех, кто спешит! Платье-халат очень удобно носить, как правило, свободного покроя. Он может иметь длинные рукава или быть без бретелей, поэтому он очень универсален.Нарядите его с кожаной курткой и симпатичными ботильонами для идеального переходного образа!

    МАГАЗИН: коктейльные платья

    18. Бальное платье

    Будьте настоящей красавицей бала в бальном платье! Это формальное платье до пола, оно идеально подходит для модного мероприятия, такого как премьера дресс-кода с черным галстуком или бал. Этот стиль бывает самых разных форм: от силуэта принцессы с заметной пышной юбкой до силуэта «русалка».Бальное платье - это платье, которое нужно надеть, когда вы готовы сделать настоящий выход и поразить всю комнату!

    МАГАЗИН: Бальные платья

    19. Платье с силуэтом «русалка»

    Стиль бального платья, силуэт «русалка» - идеальное платье для случая черного галстука. Как следует из названия, платье «русалка» длинное и прямое от верха до середины бедра или икры, где оно расширяется в широкую юбку, как хвост русалки.Если у вас фигура в форме песочных часов или груши, остановите свой выбор на облегающем силуэте. Если вам нужны фигуры в форме колонны, вы можете выбрать более свободный профиль на талии и бедрах.

    МАГАЗИН: Платья с силуэтом «русалка»

    20. Платье-футболка

    Идеальное повседневное платье, платье-футболка - это то, что вы можете надеть, когда собираетесь на поздний завтрак или в кино. Как и обычная футболка, круглый вырез и свободный силуэт расположены чуть выше колена.Конечно, вы также можете найти платье-майку с силуэтом юбки-карандаш, но акцент делается на вырез футболки. Этот образ идеально подходит для любого типа фигуры, поэтому проявите изобретательность, ведь это платье - настоящий чистый холст для любого сезона!

    МАГАЗИН: Футболки Платья

    21. Платье ниже пояса

    Этот классический стиль берет свое начало со времен Эдварда, когда ткань стала светлее, что сделало его популярным для ношения в помещении, с друзьями, часто за чашкой чая.Этот силуэт имеет широкую юбку до середины икры. Платье «чайной длины» с винтажным силуэтом идеально подходит для тех, кто собирается на полуформальное мероприятие или хочет добавить в свой наряд немного классической голливудской драмы. Сочетайте его с симпатичными балетками или классическими туфлями на низком каблуке, чтобы создать образ в стиле Одри.

    МАГАЗИН: Платья до щиколотки

    22. Платье коктейльное

    Как следует из названия, коктейльное платье - это выбор для шумной вечеринки или напитков в баре.Коктейльное платье представляет собой сочетание формального и повседневного, оно достигает колена и идеально подходит для мероприятий с коктейльным дресс-кодом. Это универсальное платье с разными вырезами и силуэтами, поэтому вы можете найти идеальное платье, которое подойдет вам.

    МАГАЗИН: Коктейльные платья

    23. Джинсовое платье

    Если у вас нет настроения втиснуться в джинсы, наденьте милое джинсовое платье! Как следует из названия: это платье из джинсовой ткани.Они бывают самых разных стилей: с длинными рукавами и пуговицами спереди или сарафанами с карманами. Этот стильный повседневный стиль непринужден, шикарен и подходит для многих случаев.

    МАГАЗИН: Джинсовые платья

    24. Платье-сарафан

    Платье-сарафан - платье без воротника, без бретелей, с бретелями среднего размера на плече. Вы можете носить его с рубашкой или водолазкой под ним. Это милое маленькое платье - отличный способ продемонстрировать свою фигуру, не втискиваясь во что-то слишком узкое!

    МАГАЗИН: Платья-сарафаны

    25.Платье Bardot

    Названное в честь блондинки-бомбы Бриджит Бардо, это платье излучает декаданс и изысканность. Эти платья с открытыми плечами дополнены рукавом, который сидит чуть ниже плеч, создавая впечатление, будто вы их совсем немного соскользнули!

    МАГАЗИН: Платья Бардо


    26. Платье-труба

    Если вы готовы выйти на первый план и произвести впечатление, продемонстрируйте свои достоинства в платье-футляре! Облегающие, облегающие и без бретелей.Это платье - идеальный стиль для летних вечеров, когда вы хотите выглядеть сексуально и соблазнительно, не теряя при этом прохлады. Это платье отлично подходит для всех типов телосложения, так как облегающий силуэт подчеркивает ваши лучшие черты!

    27. Платье Qipao

    Это традиционное китайское платье восходит к 17 веку во времена правления маньчжуров. У Qipao потрясающий дизайн, высокая горловина и прямая юбка.Они традиционно изготавливаются из шелка и украшены нежной вышивкой. Современный ципао стал популярным на Западе в 1920-х годах и отличается высоким разрезом на одной или обеих ногах и множеством различных типов рукавов. Это платье - потрясающий взгляд на сложную и впечатляющую китайскую культуру.

    МАГАЗИН: Платья Qipao

    28. Платье с длинным рукавом

    Для холодных зимних ночей выберите платье с длинными рукавами.Этот стиль не только удачный выбор для холодных ночей, но также невероятно сексуален и манит. Платья с длинными рукавами бывают самых разных силуэтов, поэтому независимо от того, какой стиль вы предпочитаете, будь то облегающее, бальное платье или платье миди, вы найдете что-то идеальное для вас! Эти платья идеальны для тех, кто хочет держать руки прикрытыми.

    МАГАЗИН: Платья с длинным рукавом

    29. Платье с расклешенными рукавами

    Платье с расклешенными рукавами идентифицируется по рукаву, оканчивающемуся на середине предплечья или запястья, с расклешенными рукавами, спускающимися к вашим рукам.Рукав имеет форму колокольчика, отсюда и название. Эти платья бывают разных силуэтов, но в центре внимания - рукава.

    МАГАЗИН: Платья с расклешенными рукавами

    30. Платье без бретелек

    Покажите свои великолепные плечи в платье без бретелей. Говорят, что первое современное платье без бретелек было создано в 1930-х годах дизайнером Майнбохером. Как следует из названия, у этого фасона нет рукавов или лямок, и он сидит чуть выше бюста, опираясь на контур вашего тела, чтобы не отставать.Если вам не хочется обнажаться, вы всегда можете надеть эти платья с футболкой под ним или с короткими рукавами.

    МАГАЗИН: Платья без бретелек

    31. Блейзерное платье

    Платье-пиджак - идеальный ансамбль, который можно надеть, когда нужно поговорить о делах, но в то же время развлечься! Эти платья похожи на пиджак, но их носят как платье. Стиль, как правило, двубортный, что создает впечатление, что вы носите мужской пиджак.Он универсален и идеально подходит для любого сезона, поэтому подберите его с кроссовками с низкой посадкой или ботильонами.

    МАГАЗИН: Блейзеры

    32. Платье с завышенной талией

    Пояс в стиле ампир восходит к 18 веку. Платье присборено под бюстом в самой тонкой части торса, создавая эффектный эффект. Если у вас меньше в верхней части тела, это платье будет защемлять верх живота и расширяться внизу.Он идеально подходит для миниатюрных девушек, так как удлиняет нижнюю половину, создавая впечатление невероятно длинных ног.

    МАГАЗИН: Платья с завышенной талией

    33. Платье Sun

    Поймай эти лучи и порази всех в сарафане. Эту одежду лучше всего носить в теплое время года, так как она свободная, с тонкими лямками и широким вырезом. Эти платья часто имеют более узкую талию и более широкую юбку. Сарафаны мягкие, легкие и женственные, лучше всего смотрятся в потрясающем цветочном узоре или пастельных тонах.

    МАГАЗИН: Солнцезащитные платья

    34. Платье-кимоно

    Это традиционное японское платье появилось более тысячи лет назад, когда слово «кимоно» означало предмет одежды. В настоящее время кимоно - одна из самых узнаваемых моделей одежды, отличающаяся длинными рукавами и закрывающейся застежкой с запахом. В то время как традиционное кимоно все еще широко распространено сегодня, современное платье-кимоно может иметь разрез на одной ноге, дизайн с запахом и длинные рукава.

    МАГАЗИН: Платья-кимоно


    35. Платье на одно плечо

    Если вы нерешительны или на улице холодно, вы всегда можете выбрать платье на одно плечо! Платье на одно плечо - это форма асимметричного платья, характеризующаяся единственным плечом. Выбирайте из длинного рукава или одной лямки; однако, если вы хотите носить его, вы сделаете заявление. Асимметричность одежды привлечет внимание по всем правильным причинам; ты будешь выглядеть потрясающе!

    МАГАЗИН: Платье на одно плечо

    36.Платье с платком и подолом

    Добавьте изюминку асимметричному платью с подолом из платка. Эти кромки выглядят так, как будто несколько носовых платков держатся в центре, стекая вниз по юбке. Фасон подола платка может быть любой длины, с любым вырезом. Он может быть тонким или ярко выраженным, и это прекрасный способ продемонстрировать свои великолепные булавки!

    МАГАЗИН: Платья с платком по краю

    37.Асимметричное платье

    Асимметричное платье - отличный вариант для тех, кто не уверен в формальности торжества или вечеринки. Асимметричное платье будет иметь две стороны разной длины. Иногда платье длиннее сзади, чем спереди, или короче с одной стороны. Вы также можете найти асимметричные платья без рукавов с одной стороны и с длинным рукавом с другой. Существует столько вариаций асимметричных платьев, которые подходят любой фигуре!

    МАГАЗИН: Асимметричное платье

    38.Бандажное платье

    Популярное в 90-х годах французским дизайнером Эрве Леже платье-повязка имеет силуэт, похожий на форму bodycon. Однако его эволюция ближе к корректирующему белью. Платье получило свое название из-за своей «бандажной» конструкции, состоящей из слоев трикотажной тесьмы, облегающей изгибы во всех нужных местах.

    МАГАЗИН: Бандажные платья

    39. Платье-пуф

    Платье-пуф с заостренной талией и складками в пышную юбку выглядит милым и девчачьим.В дизайне 1950-х годов этот стиль известен своей «пышностью» в юбке. Вы можете на полную кататься по женскому пути, сочетая его с симпатичными туфлями и жемчугом, или можете сделать его рокер-шиком с кроссовками и кожаной курткой.

    40. Платье принцессы с силуэтом

    Силуэт принцессы - это то, что вы обычно видите в фильмах Диснея. Облегающий верх и талия, он словно мечта струится ниже талии, создавая эффект полного платья в стиле принцессы.Это платье создано для всех, так как оно подчеркнет ваши плечи и руки. Силуэт принцессы - это традиционное платье, вдохновленное историей, для тех, кто хочет побыть принцессой на один день!

    Часто задаваемые вопросы

    Какой тип платья самый популярный?

    Трудно выделить самый популярный тип платья, потому что на него влияют модные тенденции и типы телосложения. Однако есть один стиль, который должен быть у каждого человека, носящего платье - Маленькое черное платье.Это не обязательно должно быть мало, но в вашем гардеробе должно быть одно черное платье, в котором вы чувствуете себя фантастически. Это должен быть стиль, который подходит вашему телу и может быть одет для разных случаев. Если у вас есть один из них, вам всегда будет что надеть в любой момент.

    Какие бывают типы платьев?

    Платья - одна из самых универсальных предметов одежды с десятками разных стилей, длины, кромки, талии и рукавов. Длину платья обычно можно разделить на мини, миди, чай и макси.Что касается стилей талии, это, в частности, с запахом, трапецией, баской, ампиром и принцессой. Тогда одни платья имитируют другие предметы одежды. К ним относятся футболка, свитер, карандаш, рубашка, комбинация, блейзер и халат. Конечно, вы также можете разделить платья по случаям, включая коктейльные и бальные платья, а также через культуру с такими стилями, как ципао и кимоно. Варианты рукавов могут быть с открытыми плечами, без рукавов, длинные, колокольчики, недоуздки, без бретелек и на одно плечо. Далее, нижняя кромка - еще одна особенность: доступны платья с высоким и низким вырезом, платья-русалки, асимметричные платья, бардо и пуфы.Наконец, другие стили одежды включают в себя платье прямого кроя, облегающее платье, платье-футляр, джинсовую ткань, сарафан, сарафан и бандажные платья. С таким большим выбором, есть тип платья, который подойдет каждому.

    ПОДПИСАТЬСЯ НА НАШЕ НОВОСТИ

    Подпишитесь на наш список рассылки и получайте интересные материалы и обновления на свой почтовый ящик.

    Похожие записи

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *