Att erkänna detaljerade klädegenskaper (finegrained attribut) i okonstruerade bilder av människor i vildmarken är en utmanande uppgift för datorseende, särskilt när det bara finns begränsade träningsdata från det vilda medan de flesta data som finns tillgängliga för modellinlärning fångas i välkontrollerade miljöer med hjälp av modemodeller (väl upplyst, ingen bakgrund skräp, frontvy, hög upplösning). I detta arbete utvecklar vi ett djupinlärningsramverk som kan överföra lärande från välkontrollerade klädbilder från webbutiker till in-the-vilda bilder från gatan. Speciellt formulerar vi en roman Multi-Task Curriculum Transfer (MTCT) djupinlärningsmetod för att utforska flera källor av olika typer av webbanteckningar med multi-märkta finkorniga attribut. Vår multi-task förlust funktion är utformad för att extrahera mer diskriminerande representationer i utbildning genom att gemensamt lära sig alla attribut, och vår läroplansstrategi utnyttjar iscensatt lätt-till-hård överföring lärande motiveras av kognitiva studier. Vi demonstrerar fördelarna med MTCT-modellen jämfört med de senaste metoderna på X-Domain-riktmärket, en storskalig klädattributdatauppsättning. Dessutom visar vi att MTCT-modellen har en anmärkningsvärd fördel jämfört med moderna modeller när träningsdatastorleken är liten.
I REF föreslår författarna en modellöverföring från välkontrollerade klädbilder från webbåterförsäljare till i-vilda bilder från gatan.
Multi-task Curriculum Transfer Deep Learning of Clothing Attributes
{'venue': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}