服裝種類的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

裙裝款式與裁剪

為了解決服裝種類的問題，作者宋瑩等（編） 這樣論述：

本書是學習服裝專業性技術用書，以服裝種類中裙裝的款式及結構設計為研究內容，本書共分六章。主要內容包括裙裝造型結構設計概述，裙裝的分類、裙裝的設計要素、原型裙裝結構，直身裙、A字裙、喇叭裙、魚尾裙、變化裙的結構原理與變化，以及款式與結構設計等。注重結構原理與製圖方法，全書配有一百多款裙裝款式圖及結構設計圖，通過豐富且具有代表性的裙裝造型案例款式與結構設計介紹與分析，由淺入深的介紹了各種裙型的結構原理、結構設計製圖及變化應用，內容完整系統,重點突出，具有很強的實用性和可操作性。本書是服裝專業院校師生，服裝設計製作專業技術人員以及服裝設計製作愛好者重要的學習與參考書。

服裝種類進入發燒排行的影片

國軍服裝供補導入委商經營模式之研究

為了解決服裝種類的問題，作者吳孟儒 這樣論述：

隨著國軍組織及後勤編制人員縮減，後勤維管越顯不足，「委託民間經營案」成為近年的主要的後勤工作；經長期觀察，負責國軍服裝作業的軍備局302經理工廠，雖然已分擔大部分產能製作，也減少了庫儲管理壓力，但受限於其經營模式、設備及技術，仍有部分問題尚待改善。本研究係針對委託民間企業經營案「延遲交貨」及「材質不佳」等問題，探討服裝供補作業導入委商經營模式之效益，其營運關鍵在於參考美海軍基地福利站(NEX)經營模式，由合約商整合各項資訊平台，設置網路購物商店及行動APP，提供線上服務採購需求服裝，以減少採購地點及營業時間限制之影響，並搭配物流業者執行配送，提升軍用品配送透明度及便捷性。此外，本研究亦建議參

考美海軍服裝和紡織品研究中心(NCTRF)之任務特性，偕同營運商成立服裝研改小組，共同協助海軍開發更適合穿著、適用各種環境的專用服裝，提升海軍服裝供售站整體效益。經實施專家訪談，均認同藉由參考美軍現有服裝供售、研發模式，由優良及具整合能力之企業執行，能逐步改善目前服裝供補的窒礙問題。

電腦繡花圖案設計與實踐教程

為了解決服裝種類的問題，作者張元美（編） 這樣論述：

本教材是針對電腦繡花圖案的設計與操作撰寫的書籍。主要講解電腦軟體中繡花圖案的設計與實際操作的步驟方法。其中章主要是對刺繡相關內容的概述；第二章和第三章是對電腦繡花軟體的功能特點講述；第四章和第五章詳解繡花圖案設計的豐富和色彩搭配的原則；后第六章和第七章以服裝為繡花載體，分別從休閑裝、禮服、職業裝和童裝四個不同的服裝種類詳細講述了不同類型服裝中繡花圖案的設計特點和製作步驟。張元美，武漢紡織大學服裝學院副教授，研究方向服飾圖案、電腦繡花工藝、電腦繡花圖案設計。

基於YOLOv4時尚服裝偵測之研究

為了解決服裝種類的問題，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。