Holi-DETR：利用上下文信息进行整体时尚物品检测
计算机视觉与模式识别
2026-04-20 v1 人工智能
摘要
时尚物品检测由于高度多样的外观特征和相似的子类别间关系，面临着显著挑战。为此，我们提出一种新型整体检测转换器（Holi-DETR），通过利用上下文信息进行整体时尚物品检测。时尚物品常常具有有意义的关系，因为它们被组合以创建特定的风格。不同于传统检测器独立检测每个物品，Holi-DETR 在利用三种不同类型的上下文信息的同时检测多个物品，从而减少歧义。具体来说，Holi-DETR 利用（1）时尚物品之间的共现关系，（2）基于项目之间空间布局的相对位置和大小，（3）项目与人体关键点之间的空间关系。Holi-DETR 显式地将这三种异构上下文信息整合到检测转换器（DETR）及其后续模型中。在实验中，提出的方法在普通 DETR 和更近期开发的 Co-DETR 的平均精度（AP）方面分别提高了 3.6 个百分点和 1.1 个百分点。
引用
@article{arxiv.2512.23221,
title = {Holi-DETR: Holistic Fashion Item Detection Leveraging Contextual Information},
author = {Youngchae Kwon and Jinyoung Choi and Injung Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.23221},
year = {2026}
}
备注
20 pages, 6 figures