GeoStyle：发现时尚趋势与事件
计算机视觉与模式识别
2019-09-02 v1
摘要
理解时尚风格与趋势对零售商和消费者均具有巨大潜在价值。人们上传至社交媒体的照片是关于全球各地、不同时期人们着装方式的历史性公开数据源。尽管我们现在已拥有工具可自动识别这些照片中人物的衣着与风格属性，我们仍缺乏分析这些属性的时空趋势或对未来做出预测的能力。本文通过提供一个自动框架来满足这一需求，该框架分析大规模街景图像语料库以（a）发现并预测各类时尚属性及自动发现的风格的长期趋势，以及（b）识别影响人们着装的时空局部化事件。我们展示了我们的框架所做出的长期趋势预测比现有最佳方法准确率高 20% 以上，并识别出数百个影响全球时尚的具有社会意义的事件。
引用
@article{arxiv.1908.11412,
title = {GeoStyle: Discovering Fashion Trends and Events},
author = {Utkarsh Mall and Kevin Matzen and Bharath Hariharan and Noah Snavely and Kavita Bala},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.11412},
year = {2019}
}
备注
Accepted in ICCV 2019