Vi föreslår att automatiskt skapa kapsel garderober. Med tanke på en inventering av kandidatplagg och tillbehör, algoritmen måste montera en minimal uppsättning objekt som ger maximal mix-and-match outfits. Vi utgör uppgiften som en delmängd urval problem. För att möjliggöra ett effektivt urval av undergrupper över utrymmet för alla klädkombinationer utvecklar vi submodulära objektiva funktioner som fångar de viktigaste ingredienserna i visuell kompatibilitet, mångsidighet och användarspecifika preferenser. Sedan lägga kläder till en kapsel bara expanderar dess möjliga outfits, vi utformar en iterativ metod för att tillåta nästan optimal submodulär funktion maximering. Slutligen presenterar vi en oövervakad strategi för att lära sig visuell kompatibilitet från "i wild" full body outfit bilder; kompatibiliteten metrisk översätter väl till renare katalog bilder och förbättrar över befintliga metoder. Våra resultat på tusentals plagg från populära mode webbplatser visar att automatisk kapselskapning har potential att efterlikna skickliga fashionistas att montera flexibla garderober, samtidigt som de är betydligt mer skalbara.
I REF fångas den visuella kompatibiliteten av kläder objekt med en korrelerad ämnesmodell för att automatiskt skapa kapsel garderober.
Creating Capsule Wardrobes from Fashion Images
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}