KDDJun, 2018

基于结构化输出的时尚图像分类统一模型

PDF
TL;DR本研究通过一种端到端的架构，将层次化注释的概念直接嵌入到模型中，以实现对时尚图像的视觉识别，并针对大约 350k 时尚产品图像的数据集进行了多级结构分类的性能优化和演示。
visual recognitionfashion imageshierarchical annotationsend-to-end architecturemulti-level categorization
发现论文，激发创造
  • 一张图 worth 一千字吗？一种深度多模融合 e-commerce 商品分类模型

    该论文采用决策级融合方法将文本和图像输入用于产品分类预测，通过训练深度神经网络和学习网络来选择输入类型，并成功地提高了大规模产品分类数据集上的准确性。

    Nov, 2016

  • 基于生成图像模型的视觉感知时尚推荐与设计

    本文研究了在时尚等领域中建立有效的推荐系统的挑战，并提出了一种基于 Siamese CNNs 以及深度学习网络的时尚感知图像表示和推荐方法，通过在像素级别训练图像表示和推荐系统，可以显著提高推荐性能和生成新的时尚产品设计。

    Nov, 2017

  • 基于街拍图像的大规模视觉推荐

    本文提出了四个数据驱动模型用于大规模的视觉推荐系统，这些模型可以有效地利用大量的时尚图片及其丰富的元数据，通过对大规模数据集的深入实验对这些算法进行了分析，并在颜色科学的基础上对其进行了基线，同时展示了从这些实验中学到的关键时尚见解并介绍了一个可以用于未来视觉研究的大规模时尚图像注释数据集（Fashion-136K）。

    Jan, 2014

  • 面向时装领域的层次化深度学习自然语言解析器

    本文提出了一种用于时尚领域的层级深度学习自然语言分析器，其不仅可以识别时尚领域实体，还可以公开句法和形态学洞见。

    Jun, 2018

  • 上下：用单类协同过滤模型建模时尚趋势的视觉演化

    本文介绍了一种利用深度卷积神经网络，结合用户反馈和时尚趋势进行实时热门商品推荐的算法，以及该算法在 Amazon 上进行的实验。

    Feb, 2016

  • 多阶段扩散模型的层次化时装设计

    提出了一种名为 HieraFashDiff 的新型时尚设计方法，通过使用共享的多阶段扩散模型，包含高层设计概念和低层服装属性的层次结构，允许设计师在高级提示后逐步交互式编辑以添加低层属性。在我们新建的层次时尚数据集上进行的全面实验表明，我们提出的方法优于其他最先进的竞争方法。

    Jan, 2024

  • AI 增强的客户体验推荐系统：一种新颖的图像到文本方法

    利用人工智能为时尚推荐系统提供细粒度的视觉解释，自动为顾客上传的图像生成有意义的描述，引导从全球时尚产品目录中检索出符合视觉特征的类似替代品，进而实现个性化的时尚推荐，并在超过 100,000 张已分类的时尚照片数据集上进行训练和评估，物体检测模型的 F1 分数为 0.97，展示了优化的准确时尚物体识别能力，这个视觉感知系统代表了个性化时尚推荐中的重要进展。

    Nov, 2023

  • 学习潜在 "外貌": 从时尚图像中无监督发现风格一致的嵌入

    提出了一种基于概率多语言主题模型的无监督方法来发现一组潜在的风格因子，进而通过混合这些因子来对时尚图片进行风格总结，并无需任何风格标签，从而可以根据风格来组织衣服图库。

    Jul, 2017

  • 利用弱标注数据进行时尚图像检索和标签预测

    本文提出一种基于弱监督学习的视觉表示学习方法，适用于电子商务产品。采用噪声数据集进行学习，不需要手动标注，其学习表示可用于服装类别的向下分类和图像检索任务，并且不使用所提供的训练集，实现了几乎最先进的结果。

    Sep, 2017

  • SK Planet 的视觉时尚产品搜索

    使用视觉搜索和反向索引的方法，基于多个时尚属性和颜色、图案等视觉特征，构建了一个大规模的时尚商品搜索系统。

    Sep, 2016