Med den snabba spridningen av smarta mobila enheter tar användarna nu miljontals bilder varje dag. Dessa inkluderar ett stort antal kläder och tillbehör bilder. Vi skulle vilja svara på frågor som: "Vilka kläder passar bra ihop med de här skorna?" För att besvara dessa typer av frågor måste man gå längre än att lära sig visuell likhet och lära sig en visuell uppfattning om kompatibilitet mellan olika kategorier. I detta dokument föreslår vi en ny inlärningsram för att hjälpa till att besvara dessa typer av frågor. Huvudidén med detta ramverk är att lära sig en funktionsomvandling från bilder av objekt till ett latent utrymme som uttrycker kompatibilitet. För funktionen transformation använder vi en Siamese Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur, där utbildning exempel är par av objekt som är antingen kompatibla eller inkompatibla. Vi modellerar kompatibilitet baserat på samtidig förekomst i storskaliga användarbeteende data; i synnerhet co-köp data från Amazon.com. För att lära sig cross-kategori passform, introducerar vi en strategisk metod för att ta prover på träningsdata, där par av objekt är heterogena dyader, d.v.s. de två elementen i ett par tillhör olika hög nivå kategorier. Även om detta tillvägagångssätt är tillämpligt på en mängd olika miljöer, fokuserar vi på det representativa problemet med att lära sig kompatibla kläder stil. Våra resultat visar att den föreslagna ramen är kapabel att lära semantisk information om visuell stil och kan generera kläder, med objekt från olika kategorier, som går bra tillsammans. * Dessa två författare bidrog lika; ordningen plockas slumpmässigt.
Veit m.fl. REF använde en Siamese CNN-arkitektur för att lära sig funktionsomvandling för kompatibilitetsmått mellan par av objekt.
Learning Visual Clothing Style with Heterogeneous Dyadic Co-Occurrences
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}