Studio2Shop：从棚拍到服饰单品
计算机视觉与模式识别
2018-07-03 v1
摘要
时尚是计算机视觉中日益重要的主题，尤其是所谓的将街拍图像与包含相似时尚物品的店铺图像进行匹配的 street-to-shop 任务。解决该问题有望为时尚的可检索性提供新手段，并帮助购物者找到他们寻找的单品。本文聚焦于在具有中性背景的全身或半身图像中找出人物所穿的衣物。此类图像在网络和时尚博客中无处不在，通常为棚拍照片，我们将此设定称为 studio-to-shop。计算时尚的最新进展包括领域特定数值表征的开发。我们的模型 Studio2Shop 构建于此类表征之上，并使用深度卷积网络训练以将查询图像匹配到该图像中标注的所有单品的数值特征向量。在测试查询图像上的 Top- 检索评估表明，正确物品最常出现在足够小的范围内，从而可为 studio-to-shop 设定构建实用的视觉搜索引擎。
引用
@article{arxiv.1807.00556,
title = {Studio2Shop: from studio photo shoots to fashion articles},
author = {Julia Lasserre and Katharina Rasch and Roland Vollgraf},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.00556},
year = {2018}
}
备注
12 pages, 9 figures (Figure 1 has 5 subfigures, Figure 2 has 3 subfigures), 7 tables