Detta dokument syftar till att utveckla ett integrerat system för co-parsing av kläder, för att tillsammans tolka en uppsättning klädbilder (osegmenterade men kommenterade med taggar) till semantiska konfigurationer. Vi föreslår ett datastyrt ramverk som består av två faser av slutledning. Den första fasen, kallad "image co-segmentation", itererar för att extrahera konsekventa regioner på bilder och tillsammans förfinar regionerna över alla bilder genom att använda exemplar-SVM (E-SVM) teknik [23]. I den andra fasen (dvs. "region co-märkning"), vi konstruerar en multi-image grafisk modell genom att ta segmenterade regioner som hörn, och införliva flera sammanhang av kläder konfiguration (t.ex., objekt plats och ömsesidiga interaktioner). Den gemensamma etiketttilldelningen kan lösas med hjälp av den effektiva Graph Cuts algoritmen. Förutom att utvärdera vårt ramverk för Fashionista-datasetet [30] konstruerar vi ett dataset kallat CCP bestående av 2098 högupplösta streetmodefoton för att demonstrera vårt systems prestanda. Vi uppnår 90.29% / 88.23% segmenteringsnoggrannhet och 65.52% / 63.89% igenkännandegrad på Fashionista respektive CCP-datauppsättningar, vilka är överlägsna jämfört med toppmoderna metoder.
Yang m.fl. I REF föreslogs ett datadrivet ramverk för samtolkning och segmentering av klädbilder.
Clothing Co-Parsing by Joint Image Segmentation and Labeling
{'venue': 'Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 IEEE Conference on , vol., no., pp.3182,3189, 23-28 June 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}