方領上衣搭配的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

方領上衣搭配的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦佐倉織子寫的 童話風可愛女孩的服裝穿搭設計 和金寶謙的 一體成型!輪針編織入門書:20個基礎技巧X3種百搭款式,輕鬆編出「Top-down knit」韓系簡約風上衣【附QR碼示範影片】都 可以從中找到所需的評價。

另外網站【方领锁骨上衣合集】心机露锁骨短款上衣|平价BM风穿搭单品也說明:

這兩本書分別來自北星 和蘋果屋所出版 。

國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 鄭麗珍所指導 鄭如涵的 基於深度學習以服裝風格特徵建構個人化推薦系統 (2021),提出方領上衣搭配關鍵因素是什麼,來自於深度學習、推薦系統、時尚風格特徵、個人化推薦。

而第二篇論文朝陽科技大學 資訊管理系 李朱慧所指導 林承緯的 基於YOLOv4時尚服裝偵測之研究 (2020),提出因為有 物件偵測、YOLOv4、時尚服裝、深度學習、遷移學習的重點而找出了 方領上衣搭配的解答。

最後網站方領上衣,復古中帶點小優雅 - articlelike則補充:2020年的流行趨勢充分印證了“時尚是一個輪迴”的真理,看著各個明星及時尚達人們的潮流穿搭,小編不禁要感嘆一句,能經得住時尚輪迴考驗的才是真正經典的時髦元素!

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了方領上衣搭配,大家也想知道這些:

童話風可愛女孩的服裝穿搭設計

為了解決方領上衣搭配的問題,作者佐倉織子 這樣論述:

  本書的概念是   「可愛女孩的服裝穿搭集」,   因此我以「可愛」為主題,   繪製了許多私服穿搭設計。   我想依據每個讀者的情況,   例如想要考慮角色設計和服裝時、   想替自己創作的角色或喜歡的偶像穿搭衣服時,   以及找尋自己想試穿的衣服時,   都應該會有各種不同的用法。     因為本書的服裝穿搭是以全彩呈現,   除了作為穿著打扮的設計,   也是配色的參考資料,   所以搭配我先前的2本著作一起閱讀,   就能更加擴大設計創意的範圍。     請大家務必將本書作為煩惱時的   創意發想手冊來活用。   若這次出版的書籍對於   想要描繪可愛女孩的讀者,   在創作上也

能有所幫助的話,   那我將會深感榮幸。

方領上衣搭配進入發燒排行的影片

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●今日衣著
上衣 Zara
牛仔直筒褲 studiodoe
髮帶 ROOMCARDS
涼鞋 TB 歐洲站歐貨女鞋店

●A字寬褲
棉麻A字褲 mouggan
大V短版上衣 meierq(N前年的)
卡其尖領拉克蘭袖襯衫 studiodoe
灰色反摺A字寬褲 mouggan
寬版編織黑涼鞋 TB 小池在首爾
黑色針織透膚背心 TB miss大小姐韓國女裝
無領長版西外 TB xuuio

●直筒寬褲
膚色短版針織上衣 studiodoe
牛仔直筒褲 studiodoe
咖啡色oversize西外 studiodoe
奶油黃長褲 Lambo獨家訂製成衣 ※其實這件算「合身直筒褲」

●合身直筒褲
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下擺開衩合身直筒褲 TB 夏莫卡CHAMOKA
不收邊白色合身牛仔褲 ZARA

※賣場找不到同款的話,應該是賣完囉~

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《避開顯腹地雷褲》3秒得到平坦小腹
https://youtu.be/WCp78suuXkE

什麼版型最修身 大屁股 寬骨盆選褲秘訣
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https://youtu.be/OzVxl8fn03k

《副乳真的好煩》什麼平口內衣不會擠副乳
https://youtu.be/YbWJ_fTEnww

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■這不是合作影片

基於深度學習以服裝風格特徵建構個人化推薦系統

為了解決方領上衣搭配的問題,作者鄭如涵 這樣論述:

電商產業的興盛,促使消費方式多樣化發展,已不再侷限於實體店面購物,各大類型的商家紛紛成立電子商務平台。然而,網路平台的購物,僅能憑藉著商品照片、尺寸、評論留言等相關資訊作為參考依據,因此,商品的特徵就具有強烈的商品代表性。商品的特徵具有材質、色彩、版型等多種面向,並且隨著地域性與氣候的差異,影響著人們的穿搭喜好。服裝商品並不只限於一種組合,同樣的上衣搭配不同的褲子、裙子、外套,都會產生出不一樣的視覺變化效果。本研究將利用基於變換器的雙向編碼器表示技術(Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT)將商品的特徵標籤進

行嵌入(embedding),透過雙向長短期記憶(Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)建構穿搭識別模型。本研究依使用者的過去購物行為推測使用者的喜好,再藉由本研究建構的穿搭識別模型進行上身與下身的穿搭配對進行個人化推薦。

一體成型!輪針編織入門書:20個基礎技巧X3種百搭款式,輕鬆編出「Top-down knit」韓系簡約風上衣【附QR碼示範影片】

為了解決方領上衣搭配的問題,作者金寶謙 這樣論述:

★30萬網友力推!韓國線上教育平台 Class101人氣No.1手作課程★ 上市即登「Yes24網路書店」百大暢銷總榜, 讀者評論9.5顆星,高評價推薦── 「最直覺式的輪針編織教學!」     慵懶時髦的高領手織毛衣、澎袖手織漁夫毛衣,   春秋季節的短燈籠袖拉格倫毛衣、舒適馬海毛開襟衫……   多年來以「簡約時尚」風格廣受好評的超人氣編織老師金寶謙,   集結自身對「編織毛衣」的喜愛,以及多年來的教學經驗,   在本書中從基礎織法開始,帶你一步一步做出自己的專屬手織服!     相較於需要將各部位分開製作再縫合的一般毛衣織法,   金老師在編織上衣時,更鍾情於可以「從領口一路織到衣襬」

,   從上到下、一體成型的「Top-down knit」輪針編織方式。   只要利用輪針與毛線,學會下針、上針、分袖等基礎技巧,   反覆相同步驟就能完成,輕鬆體驗專注的編織樂趣!     本書以最容易上手的「拉格倫」、「圓育克」、「鞍形肩」三種款式為基礎,   利用簡單的線材、花紋變化,延伸設計出12種不退流行的百搭上衣。   同時刻意省略一般織圖上的繁瑣圖示,改以「一句一步驟」的敘述式呈現,    更能夠直覺看懂過程,並學會如何挑選工具線材、調整尺寸與織片密度的小訣竅,   即使第一次織衣服也能完成美麗作品,打造時尚又舒適的手作生活。   本書特色     特色1:從初學者角度切入,以基

礎織法延伸多樣款式。   本書中收錄包含高領毛衣、短袖針織衣、開襟衫等12款上衣,每款皆是以「拉格倫」「圓育克」「鞍形肩」三種簡單易做的版型為基礎,不需要複雜的織法,對新手來說門檻較低,透過上針、下針、加針、減針等編織最基本的技巧就能完成,也可以依照自己的尺寸輕鬆調整編織針數。     特色2:簡約時尚的百搭風格,不退流行的高CP值款。   毛衣也要穿出時尚感!相較於「難度高卻不實穿」的花俏款式,金老師更喜歡「簡單好看」的百搭基本款,織一次穿好幾年依然愛不釋手。舉凡俐落有型的育克縷空紋毛衣、單穿就吸睛的澎袖手織漁夫毛衣、風格獨特的厚編織紋開襟衫……都是金老師課堂上最受歡迎、人氣多年高居不下的經

典款。     特色3:以敘述式織圖取代圖示,更直覺的學習方式。   多年來在實體&網路授課時,金老師收到許多學生反應:「織圖上的圖示好難懂!」「影片太快了來不及看!」因此為了讓大家更容易理解,並依照自己的步調學習,金老師在本書中首創純文字說明的「敘述式織圖」,只要按部就班一個句子一個動作,就能夠隨時掌握重點,輕鬆編織出完整上衣。     特色4:搭配影片示範加強印象,清楚掌握基本織法。   全書毛衣皆是以起針、收針、上針、下針等22個基本織法製作,金老師除了以詳細的圖文解說,也加碼收錄實際示範影片對照學習,從細節到整體流程更能清楚掌握。   台灣編織職人,誠心推薦     Mona。小b媽咪

的手作:「衣服一直是編織人最想織的作品,此書以淺顯易懂的敍述方式讓你輕鬆完成一件由上往下織的衣服,讓人驚喜。」     May32。就是愛編織工作室:「毛衣就是應該要織成這樣~本書有人的溫度與羊毛線的暖呼,不論是先進或初學的編織者都會喜歡的收藏。」   韓國讀者,強力好評     「從上而下的毛衣編織方式,可以從領口向下一次全部編完。由於沒有接縫,不僅容易製作,成品也非常時尚、舒適。」- s ****** s      「即使是初學者,只要按照書中的步驟教學操作,都能夠完成出色的成品。」-무*개     「我認為這是市面上最親切、最直覺的輪針編織書了。」-ㅇ*ㅇ     「這是一本用途廣泛的書

!我大力推薦〜」- s ******** y

基於YOLOv4時尚服裝偵測之研究

為了解決方領上衣搭配的問題,作者林承緯 這樣論述:

物件偵測技術是當前電腦視覺領域中的重要技術之一,該技術的目的為在一張輸入影像中能夠偵測出全部的目標物件,並使用矩形的方框為各目標進行位置的標記以及給定一個該目標種類的分類信心度。在時尚服裝領域中,物件偵測技術具有許多相關的應用,例如時尚服裝辨識、時尚服裝偵測、時尚風格推薦、服裝相似度比對和服裝快速搜尋。近年來隨著時尚服裝產業和線上購物的商業價值逐漸擴大,透過系統自動化的進行時尚服裝偵測和分類,業者可以因此節省時間與人力的成本,更快速的進行商品的管理。但是因為時尚服裝影像會因為服裝種類和衣物材料的特徵而產生與實際情況有所差異的問題,導致時尚服裝的偵測任務具有一定的難度。因此在當前的研究中,如何

快速且準確的進行偵測成為了物件偵測技術應用於時尚服裝領域中最重要的目標。為了面對該挑戰,我們提出了一種基於YOLOv4物件偵測演算法的兩階段時尚服裝偵測模型命名為YOLOv4-TPD(YOLOv4 Two-Phase Detection)。YOLOv4-TPD模型目的是針對具有複雜背景的時尚服裝影像進行偵測任務。為了符合實際的狀況,我們將偵測的目標種類分為外套、上衣、褲子、裙子和包包五種常見的服裝類別。根據歸納式遷移學習的定義,其目的是在相同領域的情況下,將源領域的知識轉移到目標領域中,以提高目標領域任務的效果。故本研究透過歸納式遷移學習結合階層式的服裝分類方式進行兩階段的模型訓練,並搭配限制

對比度自適應直方圖均衡化(CLAHE)的影像處理方法進行影像強化來加強模型學習效果。由實驗結果得知,經由兩階段式的遷移學習以及CLAHE的影像強化方法進行優化後,所提出的模型在mAP優於原始的YOLOv4模型3.44%,並且在時尚服裝偵測任務中優於現有研究。本研究所提出的模型在未來也可以運用於許多潛在的延伸應用中,例如自動服裝標記系統、服裝樣式檢索和服裝相似性檢測等任務。