Vad definierar en visuell stil? Modestilar framträder organiskt från hur människor monterar kläder, vilket gör dem svåra att sätta fast med en beräkningsmodell. Låg nivå visuell likhet kan vara alltför specifik för att upptäcka stylistiskt liknande bilder, medan manuellt utformad stil kategorier kan vara alltför abstrakt för att fånga subtila stil skillnader. Vi föreslår en oövervakad strategi för att lära sig en stil-sammanhängande representation. Vår metod utnyttjar probabilistiska flerspråkiga ämnesmodeller baserade på visuella attribut för att upptäcka en uppsättning latenta stilfaktorer. Med tanke på en samling omärkta modebilder, vår strategi minor för latenta stilar, sedan sammanfattar outfits genom hur de blandar dessa stilar. Vår strategi kan organisera gallerier av kläder efter stil utan att kräva någon stil etiketter. Experiment på över 100K bilder visar sitt löfte om att hämta, blanda och sammanfatta modebilder med sin stil.
Hsiao m.fl. REF föreslog en oövervakad representationsmetod baserad på probabilistiska flerspråkiga ämnesmodeller för att upptäcka en uppsättning latenta stilfaktorer.
Learning the Latent “Look”: Unsupervised Discovery of a Style-Coherent Embedding from Fashion Images
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}