基于行人重识别模型的时尚检索强基线方法
计算机视觉与模式识别
2022-11-24 v1 信息检索
摘要
时尚检索是在图像中查找时尚物品精确匹配项的极具挑战性任务。困难源于服装物品的细粒度特性、极大的类内与类间差异。此外，该任务的查询图像与源图像通常来自不同域——分别为街拍照片与商品目录照片。由于这些差异，域间在质量、光照、对比度、背景杂乱以及物品呈现方式上存在显著差距。因此，时尚检索是学术界与工业界均十分活跃的研究领域。受近期行人重识别（ReID）研究进展的启发，我们将领先的ReID模型调整用于时尚检索任务。我们引入了一种简单的时尚检索基线模型，尽管架构简单得多，却显著优于以往最先进的结果。我们在Street2Shop与DeepFashion数据集上进行了深入实验并验证了结果。最后，我们提出了一种跨域（跨数据集）评估方法来测试时尚检索模型的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2003.04094,
title = {A Strong Baseline for Fashion Retrieval with Person Re-Identification Models},
author = {Mikolaj Wieczorek and Andrzej Michalowski and Anna Wroblewska and Jacek Dabrowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04094},
year = {2022}
}
备注
33 pages, 14 figures