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J-GLOBAL ID：201802288247330868   整理番号：18A0244663

ファッションにおける主要生成物検出のためのマルチモーダル埋込み【Powered by NICT】

Multi-modal Embedding for Main Product Detection in Fashion

著者 (4件)： Yu LongLong ,  Simo-Serra Edgar ,  Moreno-Noguer Francesc ,  Rubio Antonio
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 2236-2242  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： 各画像に関連したテキストメタデータを利用したファッション画像における主生成物を検出するためのアプローチを提案した。提案アプローチでは,畳込みニューラルネットワークに基づいており,オブジェクト提案とテキストメタデータの共同埋込みを学習する画像における主生成物を予測した。訓練安定性と性能を改善するために,さらに,いくつかの補完的な分類とオーバーラップ損失を用いた。八電子商取引サイトから採取した大規模データセット上でのテストにより,提案アプローチでは,強力なベースラインよりも優れており,挑戦的なファッション画像の広い多様性の主生成物を正確に検出できることを示した。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： 基準線 ,  画像 ,  *多モード ,  電子商取引 ,  *ファッション
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  オーバラップ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファッション ,  生成物 ,  マルチモーダル ,  埋込み