一种面向真实世界服装检索系统的有效流程
计算机视觉与模式识别
2020-05-27 v1 信息检索
机器学习
摘要
本文提出了一种面向服装检索系统的有效流程，该流程在大规模真实世界时尚数据上具备鲁棒性。我们提出的方法由检测、检索与后处理三个部分组成。我们首先执行检测任务以对目标服装进行精确检索，随后使用基于度量学习的模型检索对应物品。为提升检索对噪声与误导性边界框的鲁棒性，我们应用了加权框融合与特征拼接等后处理方法。借助所提方法，我们在 DeepFashion2 Clothes Retrieval 2020 挑战赛中获得了第二名。
引用
@article{arxiv.2005.12739,
title = {An Effective Pipeline for a Real-world Clothes Retrieval System},
author = {Yang-Ho Ji and HeeJae Jun and Insik Kim and Jongtack Kim and Youngjoon Kim and Byungsoo Ko and Hyong-Keun Kook and Jingeun Lee and Sangwon Lee and Sanghyuk Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.12739},
year = {2020}
}
备注
2nd place solution on DeepFashion2 clothes retrieval challenge in CVPR2020 workshop (CVFAD)