预测高级时装秀上的下一季设计
计算机视觉与模式识别
2019-07-17 v1
摘要
时尚是一个庞大且快速变化的行业。预见即将到来的时尚趋势对时装设计师、消费者和零售商都有益。然而,由于涉及设计师主观性的因素极为繁多,时尚趋势常被视为不可预测。在本文中,我们提出一个时尚趋势预测框架并设计神经网络模型,以利用结构化的时装秀数据、学习时装系列嵌入,并进一步训练 RNN/LSTM 模型来捕捉设计师的风格演变。我们提出的框架包括(1)一个使用时装秀图像学习每季系列嵌入的秀场嵌入学习模型,以及(2)一个利用设计师风格与趋势概念、在给定设计师情况下预测下一季设计的下一季时装设计预测模型。通过在收集的横跨 32 年时装秀数据集上的实验,我们的框架在预测下一季设计时平均可达到 78.42% AUC 的最佳性能,对单个设计师可达 95%。
引用
@article{arxiv.1907.07161,
title = {Predicting Next-Season Designs on High Fashion Runway},
author = {Yusan Lin and Hao Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.07161},
year = {2019}
}