論文の概要: Using Artificial Intelligence to Analyze Fashion Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00986v1
• Date: Sun, 3 May 2020 04:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 06:14:47.999035
• Title: Using Artificial Intelligence to Analyze Fashion Trends
• Title（参考訳）: 人工知能によるファッショントレンドの分析
• Authors: Mengyun Shi, Van Dyk Lewis
• Abstract要約: 本研究では,人工知能(A.I.)アルゴリズムを用いたデータ駆動量抽象手法を提案する。 A.I.モデルは、さまざまなシナリオ下で大規模なデータセットのファッションイメージに基づいてトレーニングされた。 A.I.モデルは検出された領域の豊富な記述を生成でき、画像中の衣服を正確に結合できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing fashion trends is essential in the fashion industry. Current fashion forecasting firms, such as WGSN, utilize the visual information from around the world to analyze and predict fashion trends. However, analyzing fashion trends is time-consuming and extremely labor intensive, requiring individual employees' manual editing and classification. To improve the efficiency of data analysis of such image-based information and lower the cost of analyzing fashion images, this study proposes a data-driven quantitative abstracting approach using an artificial intelligence (A.I.) algorithm. Specifically, an A.I. model was trained on fashion images from a large-scale dataset under different scenarios, for example in online stores and street snapshots. This model was used to detect garments and classify clothing attributes such as textures, garment style, and details for runway photos and videos. It was found that the A.I. model can generate rich attribute descriptions of detected regions and accurately bind the garments in the images. Adoption of A.I. algorithm demonstrated promising results and the potential to classify garment types and details automatically, which can make the process of trend forecasting more cost-effective and faster.
• Abstract（参考訳）: ファッション業界ではファッショントレンドの分析が不可欠である。 WGSNのような現在のファッション予測会社は、世界中の視覚情報を利用してファッショントレンドを分析し予測している。 しかし、ファッショントレンドの分析には時間と労力がかかり、個々の従業員の手作業による編集と分類が必要となる。 そこで本研究では,このような画像情報の分析効率の向上と,ファッション画像の解析コストの低減を目的として,人工知能(a.i.)アルゴリズムを用いたデータ駆動量的抽象化手法を提案する。 具体的には、オンラインストアやストリートスナップショットなど、さまざまなシナリオで大規模なデータセットからファッションイメージをトレーニングした。 このモデルは衣服を検知し、テクスチャ、衣服スタイル、滑走路の写真やビデオの詳細などの衣服属性を分類するために使用された。 A.I.モデルは検出された領域の豊富な属性記述を生成し、画像中の衣服を正確に結合できることがわかった。 A.I.アルゴリズムの採用は、期待できる結果と、衣服の種類や細部を自動的に分類する可能性を示し、トレンド予測のプロセスがより費用対効果が高く、より高速になる。

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