論文の概要: Aesthetics, Personalization and Recommendation: A survey on Deep
Learning in Fashion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08301v1
- Date: Wed, 20 Jan 2021 19:57:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 02:50:37.924634
- Title: Aesthetics, Personalization and Recommendation: A survey on Deep
Learning in Fashion
- Title（参考訳）: 美学・パーソナライズ・レコメンデーション:ファッションにおける深層学習に関する調査
- Authors: Wei Gong, Laila Khalid
- Abstract要約: この調査は、ビジュアルデータの解釈と活用方法を深く掘り下げることで、それを達成するという、注目すべきアプローチを示している。
美学は衣服の推奨において重要な役割を担っており、利用者の判断は衣服が美学と一致しているかどうかに大きく依存するが、従来のイメージは直接これを描写することはできない。
この調査はまた、美学をアパレル推奨の重要な要素として認識する必要性を満たすために、テンソル因子分解モデルや条件付きランダム場モデルなどの注目すべきモデルも強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.202857828083949
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Machine learning is completely changing the trends in the fashion industry.
From big to small every brand is using machine learning techniques in order to
improve their revenue, increase customers and stay ahead of the trend. People
are into fashion and they want to know what looks best and how they can improve
their style and elevate their personality. Using Deep learning technology and
infusing it with Computer Vision techniques one can do so by utilizing
Brain-inspired Deep Networks, and engaging into Neuroaesthetics, working with
GANs and Training them, playing around with Unstructured Data,and infusing the
transformer architecture are just some highlights which can be touched with the
Fashion domain. Its all about designing a system that can tell us information
regarding the fashion aspect that can come in handy with the ever growing
demand. Personalization is a big factor that impacts the spending choices of
customers.The survey also shows remarkable approaches that encroach the subject
of achieving that by divulging deep into how visual data can be interpreted and
leveraged into different models and approaches. Aesthetics play a vital role in
clothing recommendation as users' decision depends largely on whether the
clothing is in line with their aesthetics, however the conventional image
features cannot portray this directly. For that the survey also highlights
remarkable models like tensor factorization model, conditional random field
model among others to cater the need to acknowledge aesthetics as an important
factor in Apparel recommendation.These AI inspired deep models can pinpoint
exactly which certain style resonates best with their customers and they can
have an understanding of how the new designs will set in with the community.
With AI and machine learning your businesses can stay ahead of the fashion
trends.
- Abstract（参考訳）: 機械学習はファッション業界のトレンドを完全に変えつつある。
大企業から小規模企業まで、あらゆるブランドが機械学習技術を使って収益を上げ、顧客を増やし、トレンドを先取りしている。
人々はファッションに没頭し、何がベストか、どのようにスタイルを改善し、個性を向上できるかを知りたがっています。
ディープラーニング技術を使用し、コンピュータビジョン技術を使ってそれを活用することで、脳にインスパイアされたディープネットワークを利用し、神経美学に関わり、ganと協力し、トレーニングを行い、非構造化データで遊んだり、トランスフォーマーアーキテクチャーを悪用することは、ファッションドメインで触れられるようなハイライトにすぎない。
それは、ますます増加する需要に対応して、ファッションの側面に関する情報を教えてくれるシステムの設計に関するものだ。
パーソナライゼーション(パーソナライゼーション)は、顧客の消費選択に影響を与える大きな要因であり、この調査は、視覚データを解釈し、異なるモデルやアプローチに活用する方法を深く掘り下げることで、その課題を包含する顕著なアプローチも示している。
美学は衣服の推奨において重要な役割を担っており、利用者の判断は衣服が美学と一致しているかどうかに大きく依存するが、従来のイメージは直接これを描写することはできない。
この調査はまた、美学をアパレル推奨の重要な要素として認識する必要性を満たすために、テンソルファクタライゼーションモデルや条件付きランダムフィールドモデルなど、注目すべきモデルも強調している。これらのaiにインスパイアされた深層モデルは、顧客と最も共鳴する特定のスタイルを正確に特定することができ、新しいデザインがコミュニティとどのように結びつくかを理解することができる。
AIと機械学習によって、企業はファッショントレンドに先んじることができる。
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