DeepFashion︱衣物时尚元素关键点定位+时尚元素对齐技术
香港中文大学最近的研究成果:Fashion Landmark Detection in the Wild
github地址:https://github.com/liuziwei7/fashion-landmarks
这项工作提出了时尚关键点检测或时尚对齐(通过三层级联网络),预测关键点位置上的时尚物品,如领口的角落,裙摆,袖口,同时实现了时尚衣物检索功能。
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一、时尚数据集:Large-scale Fashion (DeepFashion) Database
网址:http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html
可扫码看到这一数据集:
目前有以下几类数据集:
1. Category and Attribute Prediction Benchmark
- In-shop Clothes Retrieval Benchmark
- Consumer-to-shop Clothes Retrieval Benchmark
- Fashion Landmark Detection Benchmark
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二、预训练好的caffemodel
三个预先训练好的:
- 3-stage cascaded CNN models trained on upper-body clothes of Fashion
Landmark Detection Benchmark (FLD). - 3-stage cascaded CNN models trained on lower-body clothes of Fashion
Landmark Detection Benchmark (FLD). - 3-stage cascaded CNN models trained on full-body clothes of Fashion
Landmark Detection Benchmark (FLD).
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三、服装对齐技术
结果:
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四、应用一:用深度学习算法感知你的穿衣风格
延伸一:DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations (CVPR 2016)
来源:基于深度学习的视觉实例搜索研究进展
介绍了衣服识别和搜索,同样是与实例搜索相关的任务,来自于香港中文大学Ziwei Liu等人的工作。首先,本篇文章介绍了一个名为DeepFashion的衣服数据库。该数据库包含超过800K张的衣服图片,50个细粒度类别和1000个属性,并还额外提供衣服的关键点和跨姿态/跨领域的衣服对关系(cross-pose/cross-domain pair correspondences)
然后为了说明该数据库的效果,作者提出了一种新颖的深度学习网络,FashionNet——通过联合预测衣服的关键点和属性,学习得到更具区分性的特征。该网络的总体框架如下所示:
FashionNet的前向计算过程总共分为三个阶段:第一个阶段,将一张衣服图片输入到网络中的蓝色分支,去预测衣服的关键点是否可见和位置。第二个阶段,根据在上一步预测的关键点位置,关键点池化层(landmark pooling layer)得到衣服的局部特征。第三个阶段,将“fc6 global”层的全局特征和“fc6 local”的局部特征拼接在一起组成“fc7_fusion”,作为最终的图像特征。FashionNet引入了四种损失函数,并采用一种迭代训练的方式去优化。这些损失分别为:回归损失对应于关键点定位,softmax损失对应于关键点是否可见和衣服类别,交叉熵损失函数对应属性预测和三元组损失函数对应于衣服之间的相似度学习。作者分别从衣服分类,属性预测和衣服搜索这三个方面,将FashionNet与其他方法相比较,都取得了明显更好的效果。
总结:当有足够多的有标注数据时,深度学习可以同时学习图像特征和度量函数。其背后的思想就是根据给定的度量函数,学习特征使得特征在该度量空间下具有最好的判别性。因此端到端的特征学习方法的主要研究方向就是如何构建更好的特征表示形式和损失函数形式。
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