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J-GLOBAL ID：202002249254524389   整理番号：20A0817545

仮想試行フレームワークのためのマルチスケールパッチ敵対損失によるロバストな布ワーピング【JST・京大機械翻訳】

Robust Cloth Warping via Multi-Scale Patch Adversarial Loss for Virtual Try-On Framework

著者 (5件)： Ayush Kumar (Stanford University) ,  Jandial Surgan (IIT Hyderabad) ,  Chopra Ayush (Adobe Inc.) ,  Hemani Mayur (Adobe Inc.) ,  Krishnamurthy Balaji (Adobe Inc.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCVW  ページ： 1279-1281  発行年： 2019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： オンラインコマースの急速な成長により,人画像上に新しいインショップ衣服を適合させるための画像ベースの仮想トライシステムは,対話型顧客経験を提供するための刺激的機会を提示する。現在の最先端の方法は,第一段階が目標人のボディ形状に適合するようにインショップ布を変換する二段階パイプラインでこれを達成し,第二段階は画像構成モジュールを用いて,変換されたインショップ布をターゲット人物画像にシームレスに統合する。本研究では,最先端の仮想トライネットワークのワーピングモジュールを訓練するために,マルチスケールパッチの敵の損失を導入した。提案した損失は,テクスチャの詳細を保存しながら,ボディ形状に適合するように衣服のロバストな変換を生成することを示し,次に,第二段階で画像構成を改善した。著者らは,提案した損失の広範な評価を行い,既存の最先端の方法に比べて著しい性能改善を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 衣服 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： シームレス ,  対話型 ,  オンライン ,  *ワーピング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 仮想 ,  試行 ,  フレームワーク ,  敵対 ,  損失 ,  ロバスト ,  布 ,  ワーピング