KDDJun, 2022

电子商务中产品图片序列的自动生成

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TL;DR本文提出一种新的学习框架，利用文本评论反馈和产品文本描述来生成电子商务中的产品图像序列。 通过从离线评估中收集的数据，我们展示了该框架的高效性和有效性，主要包括主要图像选择、非符合内容检测和图像去重等模块。
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发现论文，激发创造
  • 电子商务中选择最佳产品图片的智能系统

    本文提出了一种基于机器学习的视觉内容管理系统，用于极大型电子商务产品目录。该系统基于图像分类技术，从多个供应商聚合产品图像，并根据顾客需求进行优化，通过不同阶段的分析实现计算机视觉和深度学习技术，解决实际业务问题。

    Nov, 2018

  • 多模态产品图像分割的互查询网络

    本文提出一种基于视觉和语言两种形式的模态的互相查询网络，用于产品图像的分割，并构建了一个多模态产品分割数据集（MMPS），实验结果表明该方法显著优于现有方法。

    Jun, 2023

  • 基于场景的电子商务多产品广告文案生成

    本篇论文提出了一种用于电子商务的自动化场景多产品广告文案生成系统 (SMPACG)，它由两个主要组成部分构成：1) 自动化多产品组合选择模块，2) 自动化多产品广告文案生成模块。该系统是第一个实现了场景驱动的多产品广告内容自动生成，在电子商务推荐系统中得到了应用并被用作商家实时的写作助手工具。

    May, 2022

  • M3PS：电子商务中的端到端多粒度多模态属性感知产品摘要

    提出了一种多模态属性感知的端到端多粒度多模态产品摘要方法 (M3PS)，用于在电子商务中生成高质量的产品摘要，并且能够克服现有的产品摘要方法存在的问题。

    Aug, 2023

  • eProduct: 应对产品识别挑战的百万级视觉搜索基准

    本文介绍了 eProduct 数据集的创建，该数据集包含 250 万个产品图片。eProduct 可作为一个训练集和评估集来加速自监督学习、弱监督学习和多模态学习等领域的发展，特别是针对细粒度识别问题，如视觉搜索。通过基于此数据集训练的基线模型的性能，分析了 eProduct 数据集的多样性和使用结果。

    Jul, 2021

  • Product1M：通过跨模态预训练实现弱监督实例级产品检索

    这篇论文针对电子商务中存在的多样化需求和多模态数据问题，提出了一种基于实例级的、弱监督、跨模态的商品检索方法，在构建一个包含千万张图像 - 标题对的大型数据集 Product1M 的同时，提出了一个用于商品实例级检索的新型模型 ——CAPTURE，该模型通过多模态学习和交叉模态对比预训练来捕获多模态输入的潜在协同作用，并生成判别性特征，比多个基线模型表现更佳。

    Jul, 2021

  • 电子商务自动产品文案撰写

    本文介绍了应用于京东电商产品推荐平台的自动生成商品文案系统的设计与实现，包括自然语言生成和文案质量控制等模块。经过部署，该系统提升了点击率和转化率，累计成交额比部署前增长了 213.42％。

    Dec, 2021

  • 时尚电商产品评价图像排名

    在时尚电子商务平台上，用户在购买决策时无法亲自检查产品，因此能够查看其他用户的文本和图像评论对于他们十分重要。在本文中，我们提出了一种简单而有效的训练方法来对顾客的图像进行排序。通过使用选定的畸变技术，我们将图像的质量调整到与差质量的用户生成内容（UGC）图像相近，然后训练我们的网络将差质量的图像排名低于高质量的图像。我们的方法在相关系数和准确度这两个指标上相比基准模型有显著提升。

    Aug, 2023

  • 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

  • 移动电商短产品标题生成的多模态生成对抗网络

    本文提出了一种用于移动电商下的产品标题生成算法 MM-GAN，该算法从原始长标题中提取文本信息、产品的图像信息和属性标签等多模态信息，并将短标题生成视为一个强化学习过程。在进行模型训练和评估时，以类人的视角评估生成的标题，该算法在大规模电商数据集上的实验证明，与其他方法相比，本算法表现更优，应用于真实世界的电商平台后，点击率和点击转化率均有明显提高。

    Apr, 2019