Vi tar itu med problemet med cross-domain bild hämtning, med tanke på följande praktiska tillämpning: med tanke på en användare foto av en klädbild, vårt mål är att hämta samma eller attribut liknande klädesplagg från nätbutiker. Detta är ett utmanande problem på grund av den stora skillnaden mellan online shopping bilder, vanligtvis tagna i idealisk belysning /pos / bakgrundsförhållanden, och användarbilder fångas i okontrollerade förhållanden. För att ta itu med detta problem, föreslår vi en Dual Attribut-aware Ranking Network (DARN) för hämtning funktionsinlärning. Mer specifikt, DARN består av två undernätverk, ett för varje domän, vars hämtning funktion representationer drivs av semantiskt attribut lärande. Vi visar att detta attributstyrda lärande är en nyckelfaktor för förbättring av hämtningsnoggrannheten. Dessutom, för att ytterligare anpassa sig till hämtningsproblemens karaktär, inför vi en trefaldig visuell likhetsbegränsning för att lära sig att rangordna sig i de två undernätverken. Ett annat bidrag till vårt arbete är en storskalig datauppsättning som gör nätverksinlärningen möjlig. Vi utnyttjar kund översyn webbplatser för att krypa en stor uppsättning online shopping bilder och motsvarande offline användarbilder med finkorniga klädattribut, dvs., runt 450.000 online shopping bilder och cirka 90.000 exakta offline motsvarighet bilder av dessa online. Alla dessa bilder samlas in från verkliga konsument webbplatser som återspeglar mångfalden av data modalitet, vilket gör denna datauppsättning unik och sällsynt i den akademiska världen. Vi gör en omfattande utvärdering av nätverkens hämtningsprestanda i olika konfigurationer. Den övre-20 hämtning noggrannheten fördubblas vid användning av den föreslagna DARN annat än den nuvarande populära lösningen med hjälp av förtränade CNN-funktioner endast (0,570 vs 0,268).
I REF utnyttjade författarna en mekanism med dubbla attribut för hämtning av kläder.
Cross-Domain Image Retrieval with a Dual Attribute-Aware Ranking Network
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}