基于风格条件的兼容服装搭配推荐
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2022-03-31 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
时尚领域的推荐近期在多个方向的研究激增，例如 shop-the-look、上下文感知搭配生成、个性化搭配生成等。服装搭配推荐领域绝大多数最先进方法致力于提升单品间的兼容性以生成高质量搭配。一些近期工作意识到风格是时尚中的重要因素，并将其纳入兼容性学习与搭配生成中。这些方法往往依赖于细粒度商品类别或丰富物品属性（如长裙、迷你裙等）的可用性。在本工作中，我们旨在基于风格或主题生成搭配，如同现实生活中的穿着，并在实际假设下运作：每件物品依据在线门户的分类体系（如户外、正装等）和一张图像被映射到高层类别。我们采用一种新颖的风格编码器网络，将搭配风格映射至平滑的潜空间。我们对方法的多个方面进行了广泛分析，并通过严谨实验证明了其相对于现有最先进基线的优越性。
引用
@article{arxiv.2203.16161,
title = {Recommendation of Compatible Outfits Conditioned on Style},
author = {Debopriyo Banerjee and Lucky Dhakad and Harsh Maheshwari and Muthusamy Chelliah and Niloy Ganguly and Arnab Bhattacharya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.16161},
year = {2022}
}