自然场景下的时尚关键点检测

视觉时尚分析近年来吸引了诸多关注。先前工作用边界框或人体关节表示服装区域。本工作提出时尚关键点检测或服饰对齐，即预测定义在时尚物品上的功能性关键点位置，例如领口、下摆和袖口的角点。为鼓励未来研究，我们引入了一个包含超过12万张图像的时尚关键点数据集，其中每张图像标注了八个关键点。利用该数据集，我们通过三个阶段级联多个卷积神经网络来研究服饰对齐。这些阶段逐步提升关键点预测的精度。大量实验证明了所提方法的有效性，以及其到姿态估计的泛化能力。还在两个应用（时尚属性预测和服装检索）中将时尚关键点与服装边界框及人体关节进行比较，表明时尚关键点是理解时尚图像更具判别性的表示。