I det här dokumentet presenterar vi en metod för att lära oss en visuell representation anpassad för e-handelsprodukter. Baserat på svagt övervakad inlärning, vår modell lär sig från bullriga dataset kröp på e-handel webbplats kataloger och kräver inte någon manuell märkning. Vi visar att vår representation kan användas för nedåt klassificering uppgifter över kläder kategorier med olika nivåer av granularitet. Vi visar också att den inlärda representationen är lämplig för bildsökning. Vi uppnår nästan toppmoderna resultat på DeepFashion In-Shop Clothes Retrieval och Kategorier Attribut Förutsägelse [12] uppgifter, utan att använda den medföljande träningsset.
REF kröp på internet för att samla en datauppsättning från mode e-handel webbplatser för att utföra svagt övervakad bildsökning och taggning.
Leveraging Weakly Annotated Data for Fashion Image Retrieval and Label Prediction
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}