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J-GLOBAL ID：201802239174041353   整理番号：18A0537599

視覚的注意モデルを用いた衣服検索【Powered by NICT】

Clothing retrieval with visual attention model

著者 (5件)： Wang Zhonghao (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Gu Yujun (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhang Ya (Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhou Jun (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Gu Xiao (Institute of Image Communication and Network Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： VCIP  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衣服検索はコンピュータビジョンにおいて挑戦的な問題である。畳込みニューラルネットワーク(CNN)の進歩に伴い,衣服検索の精度は大幅に改善された。,最近の研究,FashionNet[1]は,衣類検索のためのランドマークの形,検索に有用であることが示されている人工特徴の集合を採用することを提案した。しかし,ランドマーク検出モジュールを得るためにかなりの努力を必要とする強い監視を用いて訓練される。本論文では,衣服画像から注目マップを抽出に自己学習視覚注意モデル(VAM)を提案した。VAMは,さらに,全体的ネットワークに接続された注意マップにより与えられた確率を持つ特徴マップに及ぼすDropout任意にImpdrop接続によるエンドツーエンドネットワーク構造を形成した。いくつかの広く使用されているベンチマーク衣服検索データセット上での包括的実験を行い,提案法の有望性を実証した。も自明な製品接続と比較して,限定されたサイズの訓練集合を用いた場合Impdrop接続はネットワーク構造をよりロバストにすることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： エンドツーエンド方式 ,  コンピュータビジョン ,  画像 ,  ロバスト性 ,  ベンチマーク ,  ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  *衣服
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  自己学習 ,  ランドマーク ,  畳込みニューラルネットワーク ,  *視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚的注意 ,  モデル ,  衣服 ,  検索