論文の概要: Self-supervised Visual Attribute Learning for Fashion Compatibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00348v2
• Date: Thu, 12 Aug 2021 01:22:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 00:55:45.604092
• Title: Self-supervised Visual Attribute Learning for Fashion Compatibility
• Title（参考訳）: Fashion Compatibilityのための自己教師型視覚属性学習
• Authors: Donghyun Kim, Kuniaki Saito, Samarth Mishra, Stan Sclaroff, Kate Saenko, Bryan A Plummer
• Abstract要約: トレーニング中にラベルを必要とせずに、色やテクスチャを意識した機能を学ぶことができるSSLフレームワークを提案する。 当社のアプローチは,事前の作業で無視される異なる概念を捉えるために設計された3つの自己教師型タスクから構成される。 当社のアプローチは,異なるデータセット上で高いパフォーマンスを達成しながら,ひとつのデータセットでトレーニングできることを実証して,トランスファーラーニングに使用することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.73414832639698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many self-supervised learning (SSL) methods have been successful in learning semantically meaningful visual representations by solving pretext tasks. However, prior work in SSL focuses on tasks like object recognition or detection, which aim to learn object shapes and assume that the features should be invariant to concepts like colors and textures. Thus, these SSL methods perform poorly on downstream tasks where these concepts provide critical information. In this paper, we present an SSL framework that enables us to learn color and texture-aware features without requiring any labels during training. Our approach consists of three self-supervised tasks designed to capture different concepts that are neglected in prior work that we can select from depending on the needs of our downstream tasks. Our tasks include learning to predict color histograms and discriminate shapeless local patches and textures from each instance. We evaluate our approach on fashion compatibility using Polyvore Outfits and In-Shop Clothing Retrieval using Deepfashion, improving upon prior SSL methods by 9.5-16%, and even outperforming some supervised approaches on Polyvore Outfits despite using no labels. We also show that our approach can be used for transfer learning, demonstrating that we can train on one dataset while achieving high performance on a different dataset.
• Abstract（参考訳）: 多くの自己教師付き学習(SSL)手法は、意味的に意味のある視覚表現の学習に成功している。 しかし、SSLにおける以前の作業は、オブジェクトの形状を学習し、色やテクスチャといった概念に不変であるべきだと仮定するオブジェクト認識や検出のようなタスクに焦点を当てていた。 したがって、これらのSSLメソッドは、これらの概念が重要な情報を提供する下流のタスクではうまく機能しない。 本稿では、トレーニング中にラベルを必要とせずに、色やテクスチャを意識した特徴を学習できるSSLフレームワークを提案する。 当社のアプローチは,下流タスクのニーズに応じて選択可能な事前作業で無視される,さまざまな概念を捉えるために設計された3つの自己監督タスクから構成される。 私たちのタスクは、色ヒストグラムを予測し、各インスタンスから形のないローカルパッチとテクスチャを識別する学習です。 ポリボアの衣料品を用いたファッション互換性や,deepfashionを用いたショップ内衣料品の検索,以前のssl法を9.5-16%向上させたり,ラベルを使わずにポリボアの衣料品に対する監督的アプローチを上回ったりした。 また,このアプローチをトランスファー学習に応用し,異なるデータセットで高いパフォーマンスを実現しながら,ひとつのデータセットでトレーニングできることを実証した。

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