I detta papper studeras kläder och attributigenkänning inom modeområdet. I detta dokument riktar vi särskilt vår uppmärksamhet på kompatibiliteten mellan klädesplagg och attribut. Till exempel, människor inte bär en kjol och en klänning på samma gång, men en jacka och en skjorta är en föredragen kombination. Vi anser att sådan inter-object eller interattribuera kompatibilitet i igenkänningsproblem, och formulera en villkorlig Random Field (CRF) som söker den mest sannolika kombinationen i den givna bilden. Modellen tar hänsyn till platsen-specifika utseende med avseende på en mänsklig kropp och den semantiska korrelationen mellan kläder objekt och attribut, som vi lär oss med hjälp av max-marginal ram. Vi utvärderar vår modell med hjälp av två dataset som liknar realistiska tillämpningsscenarier: on-line sociala nätverk och shopping webbplatser. Den empiriska utvärderingen visar att vår modell effektivt förbättrar igenkänningsprestandan jämfört med utgångsvärdena, inklusive den toppmoderna funktionen som utformats uteslutande för igenkänning av kläder. Resultaten tyder också på att vår modell generaliserar väl till olika moderelaterade tillämpningar.
Yamaguchi m.fl. I REF föreslogs en gemensam modell för detektering av kläder som kombinerade ett djupt nätverk med villkorade slumpmässiga fält, med beaktande av kompatibiliteten mellan klädesplagg och attribut.
Mix and Match: Joint Model for Clothing and Attribute Recognition
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}