Klädhämtning är ett utmanande problem i datorseendet. I och med utvecklingen av Convolutional Neural Networks (CNN) har noggrannheten i hämtningen av kläder förbättrats avsevärt. FashionNet [1], en nyligen genomförd studie, föreslår att använda en uppsättning konstgjorda funktioner i form av landmärken för hämtning av kläder, som visas vara till hjälp för hämtning. Detektionsmodulen för landmärken utbildas dock med stark övervakning vilket kräver betydande insatser för att uppnå detta. I detta dokument föreslår vi en självlärande visuell uppmärksamhet modell (VAM) för att extrahera uppmärksamhet kartor från kläder bilder. VAM är vidare ansluten till ett globalt nätverk för att bilda en end-to-end nätverksstruktur genom Impdrop-anslutning som slumpmässigt hoppar av på funktionskartorna med de sannolikheter som ges av uppmärksamhetskartan. Omfattande experiment på flera allmänt använda referensdata för hämtning av kläder har visat löftet om den föreslagna metoden. Vi visar också att i jämförelse med den triviala produktanslutningen gör Impdrop-anslutningen nätverksstrukturen mer robust när träningsset av begränsad storlek används.
REF föreslår en Visual Attention Model (VAM) och introducerar en ny Dropout-liknande anslutning efter uppmärksamhet lager.
Clothing retrieval with visual attention model
{'venue': '2017 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP)', 'journal': '2017 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}