論文の概要: Where to Look and How to Describe: Fashion Image Retrieval with an Attentional Heterogeneous Bilinear Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13357v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 06:01:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 19:15:42.788517
• Title: Where to Look and How to Describe: Fashion Image Retrieval with an Attentional Heterogeneous Bilinear Network
• Title（参考訳）: 視線と説明方法:意図的不均一双線形ネットワークを用いたファッション画像検索
• Authors: Haibo Su, Peng Wang, Lingqiao Liu, Hui Li, Zhen Li, Yanning Zhang
• Abstract要約: 画像に基づくファッション商品検索のための生物学的にインスパイアされたフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,3つの画像に基づくファッション製品検索ベンチマークにおいて,満足な性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.19558726384559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fashion products typically feature in compositions of a variety of styles at different clothing parts. In order to distinguish images of different fashion products, we need to extract both appearance (i.e., "how to describe") and localization (i.e.,"where to look") information, and their interactions. To this end, we propose a biologically inspired framework for image-based fashion product retrieval, which mimics the hypothesized twostream visual processing system of human brain. The proposed attentional heterogeneous bilinear network (AHBN) consists of two branches: a deep CNN branch to extract fine-grained appearance attributes and a fully convolutional branch to extract landmark localization information. A joint channel-wise attention mechanism is further applied to the extracted heterogeneous features to focus on important channels, followed by a compact bilinear pooling layer to model the interaction of the two streams. Our proposed framework achieves satisfactory performance on three image-based fashion product retrieval benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ファッション製品は典型的には、さまざまなスタイルの様々な衣服部品の合成で特徴付けられる。 異なるファッション製品のイメージを識別するには、外観(「表現する方法」)とローカライゼーション(「見る場所」)情報とそれらの相互作用の両方を抽出する必要がある。 そこで本研究では,人間の脳の2ストリーム視覚処理システムを模倣した,画像に基づくファッション製品検索のための生物学的にインスパイアされたフレームワークを提案する。 提案手法は,細粒度の外観属性を抽出するディープcnnブランチと,ランドマーク位置情報を抽出する完全畳み込みブランチの2つのブランチからなる。 さらに、抽出した異種特徴に対して、重要なチャネルに焦点を合わせ、続いて2つのストリームの相互作用をモデル化するためのコンパクトな双線形プール層が適用される。 提案フレームワークは,3つの画像ベースファッション製品検索ベンチマークで満足できる性能を実現する。

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