ModaNet：具有多边形标注的大规模街拍时尚数据集
计算机视觉与模式识别
2019-04-11 v4
摘要
从单张图像理解服装对现代社会具有强烈的商业与文化影响。然而，由于服装物品在外观、风格、品牌和叠穿上的广泛差异，该任务仍是一个具挑战性的计算机视觉问题。我们提出一个名为 ModaNet 的新数据库，这是一个基于 Paperdoll 数据集的大规模图像集合。我们的数据集提供 55,176 张街拍图像，在 Paperdoll 中 100 万张弱标注街拍图像之上进行了完整的多边形标注。ModaNet 旨在提供一个技术基准，以公平评估依赖大数据的最新计算机视觉技术在时尚理解上的进展。该数据集的丰富标注使得能够详细衡量最先进算法在街拍时尚图像上目标检测、语义分割与多边形预测的性能。基于多边形的标注数据集已发布于 https://github.com/eBay/modanet，我们也在 EvalAI 上维护排行榜：https://evalai.cloudcv.org/featured-challenges/136/overview。
引用
@article{arxiv.1807.01394,
title = {ModaNet: A Large-Scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations},
author = {Shuai Zheng and Fan Yang and M. Hadi Kiapour and Robinson Piramuthu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.01394},
year = {2019}
}
备注
Accepted as a full paper for an oral presentation at ACM Multimedia 2018, Seoul, South Korea. ModaNet is only for non-commercial research