Abstrakt. Visuell modeanalys har väckt stor uppmärksamhet under de senaste åren. Tidigare arbete representerade klädregioner genom antingen avgränsande lådor eller mänskliga leder. Detta arbete presenterar mode landmärke upptäckt eller mode anpassning, vilket är att förutsäga positioner funktionella nyckelpunkter definieras på mode objekt, såsom hörn av halsringning, hemline, och mudd. För att uppmuntra framtida studier, introducerar vi ett mode landmärke dataset 1 med över 120K bilder, där varje bild är märkt med åtta landmärken. Med denna datauppsättning studerar vi modeanpassning genom att kaskadera flera konvolutionella neurala nätverk i tre steg. Dessa stadier förbättrar gradvis noggrannheten i viktiga förutsägelser. Omfattande experiment visar effektiviteten av den föreslagna metoden, liksom dess generalisering förmåga att posera uppskattning. Mode landmärke jämförs också med kläder gränsande lådor och mänskliga leder i två tillämpningar, mode attribut förutsägelse och klädhämtning, visar att mode landmärke är en mer diskriminerande representation för att förstå modebilder.
FLD REF är ett mode landmärke dataset (FLD) med stora pose och skalvariationer, kommenterade med högst 8 landmärken och avgränsande lådor.
Fashion Landmark Detection in the Wild
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}