Fugu-MT 論文翻訳(概要): Segmentation task for fashion and apparel

論文の概要: Segmentation task for fashion and apparel

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11375v1
Date: Sun, 14 Jun 2020 03:44:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 10:07:34.231210
Title: Segmentation task for fashion and apparel
Title（参考訳）: ファッションとアパレルのためのセグメンテーションタスク
Authors: Hassler Castro and Mariana Ramirez
Abstract要約: グローバリゼーションは、ファストファッション、消費者のショッピング嗜好の急激なシフト、競争の激化、ファッションショップや小売店の多さをもたらした。本稿では,46種類の衣服とアパレルのカテゴリを持つ45,000の画像からなるiMaterialistデータセットを用いて,Deep Learning Architectureを実装した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Fashion Industry is a strong and important industry in the global economy. Globalization has brought fast fashion, quick shifting consumer shopping preferences, more competition, and abundance in fashion shops and retailers, making it more difficult for professionals in the fashion industry to keep track of what fashion items people wear and how they combine them. This paper solves this problem by implementing several Deep Learning Architectures using the iMaterialist dataset consisting of 45,000 images with 46 different clothing and apparel categories.
Abstract（参考訳）: ファッション産業は世界経済において強く重要な産業である。グローバリゼーションは、ファストファッション、消費者ショッピングの嗜好の変化、競争の激化、ファッションショップや小売業者の豊かさをもたらし、ファッション業界のプロフェッショナルたちが、人々がどんなファッションアイテムを着るか、それらをどのように組み合わせたかを追跡することがより困難になっている。本稿では,46の異なる衣服とアパレルのカテゴリを持つ45,000の画像からなるiMaterialistデータセットを用いて,いくつかのディープラーニングアーキテクチャを実装することで,この問題を解決する。

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