Det stora antalet modeshopping online kräver effektiva rekommendationstjänster för kunderna. I detta papper studerar vi två typer av mode rekommendation: (i) föreslå ett objekt som matchar befintliga komponenter i ett set för att bilda en snygg outfit (en samling av modeartiklar), och (ii) skapa en outfit med multimodala (bilder/text) specifikationer från en användare. I detta syfte föreslår vi att gemensamt lära sig en visuell-semantisk inbäddning och kompatibiliteten mellan modeartiklar i ett end-to-end mode. Mer specifikt anser vi att en mode outfit är en sekvens (vanligtvis från topp till botten och sedan tillbehör) och varje objekt i outfiten som en tid steg. Med tanke på modeartiklar i en outfit, tränar vi en dubbelriktad LSTM (Bi-LSTM) modell för att sekventiellt förutsäga nästa objekt villkorade på tidigare för att lära sig sina kompatibilitetsrelationer. Vidare lär vi oss ett visuellt semantiskt utrymme genom att regressera bildfunktioner till deras semantiska representationer som syftar till att injicera attribut och kategoriinformation som en legalisering för att träna LSTM. Det utbildade nätverket kan inte bara utföra de ovan nämnda rekommendationerna effektivt utan också förutsäga kompatibiliteten hos en viss outfit. Vi utför omfattande experiment på vår nyligen insamlade Polyvore dataset, och resultaten ger starka kvalitativa och kvantitativa bevis för att vårt ramverk överträffar alternativa metoder.
På modeområdet, Han et al. REF lärde sig en liknande visuell-semantisk inbäddning för produktbilder och deras motsvarande textbeskrivningar.
Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs
{'venue': "MM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}