利用弱标注数据进行时尚图像检索与标签预测
计算机视觉与模式识别
2019-09-10 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种学习适应于电子商务产品的视觉表示的方法。基于弱监督学习，我们的模型从电子商务网站目录上抓取的含噪数据集中学习，不需要任何人工标注。我们表明，我们的表示可用于不同粒度级别的服装类别下游分类任务。我们还证明了所学表示适用于图像检索。我们在 DeepFashion 店内服装检索和类别属性预测任务上取得了接近 SOTA 的结果，且未使用所提供的训练集。
引用
@article{arxiv.1709.09426,
title = {Leveraging Weakly Annotated Data for Fashion Image Retrieval and Label Prediction},
author = {Charles Corbière and Hedi Ben-Younes and Alexandre Ramé and Charles Ollion},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09426},
year = {2019}
}