基于图像的虚拟试衣间
计算机视觉与模式识别
2021-04-12 v1
摘要
虚拟试衣间是一项具有挑战性的任务，但对电子商务平台和时尚设计师而言是一项有用的功能。现有工作只能检测极少数类型的时尚物品，且在更改所选时尚物品的纹理和风格方面表现不佳。在本项目中，我们提出了一种新颖的方法来解决这个问题。我们首先使用 Mask R-CNN 来定位不同时尚物品的区域，然后使用神经风格迁移（Neural Style Transfer）来改变所选时尚物品的风格。我们使用的数据集由 PaperDoll 数据集的图像和 eBay 的 ModaNet 提供的标注组成。我们训练了 8 个模型，我们的最佳模型在定量和定性上都大幅优于基线模型，mAP 达到 68.72%，ASDR 为 0.2%。
引用
@article{arxiv.2104.04104,
title = {Image-based Virtual Fitting Room},
author = {Zhiling Huang and Junwen Bu and Jie Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.04104},
year = {2021}
}