DeepMark：单次服装检测
计算机视觉与模式识别
2020-06-02 v1
摘要
本文提出了一种用于快速服装检测的单次方法 DeepMark，该方法作为多目标网络 CenterNet 的改进版本。在 DeepFashion2 Challenge 数据集上，边界框检测任务达到了 0.723 mAP 的 SOTA 精度，关键点检测任务达到了 0.532 mAP 的 SOTA 精度。所提出的架构可有效用于低功耗设备。
引用
@article{arxiv.1910.01225,
title = {DeepMark: One-Shot Clothing Detection},
author = {Alexey Sidnev and Alexey Trushkov and Maxim Kazakov and Ivan Korolev and Vladislav Sorokin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.01225},
year = {2020}
}
备注
Published in ICCV 2019 Workshop