論文の概要: Fashion Focus: Multi-modal Retrieval System for Video Commodity Localization in E-commerce

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04727v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 09:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 15:02:19.439794
• Title: Fashion Focus: Multi-modal Retrieval System for Video Commodity Localization in E-commerce
• Title（参考訳）: Fashion Focus:Eコマースにおけるビデオ商品ローカライゼーションのためのマルチモーダル検索システム
• Authors: Yanhao Zhang, Qiang Wang, Pan Pan, Yun Zheng, Cheng Da, Siyang Sun and Yinghui Xu
• Abstract要約: ファッションフォーカス(Fashion Focus)と呼ばれるマルチモーダル検索システムの革新的実証について述べる。 オンラインビデオのプロダクトイメージを、焦点として正確にローカライズすることができる。 本システムでは,ビデオコンテンツ構造化とマルチモーダル検索という2つの手法を用いて,高精度なビデオ・ツー・ショップマッチングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.651201334846352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, live-stream and short video shopping in E-commerce have grown exponentially. However, the sellers are required to manually match images of the selling products to the timestamp of exhibition in the untrimmed video, resulting in a complicated process. To solve the problem, we present an innovative demonstration of multi-modal retrieval system called "Fashion Focus", which enables to exactly localize the product images in the online video as the focuses. Different modality contributes to the community localization, including visual content, linguistic features and interaction context are jointly investigated via presented multi-modal learning. Our system employs two procedures for analysis, including video content structuring and multi-modal retrieval, to automatically achieve accurate video-to-shop matching. Fashion Focus presents a unified framework that can orientate the consumers towards relevant product exhibitions during watching videos and help the sellers to effectively deliver the products over search and recommendation.
• Abstract（参考訳）: 最近では、Eコマースにおけるライブストリームとショートビデオショッピングが指数関数的に増えている。 しかし、売り手は、販売製品のイメージを未公開のビデオで展示のタイムスタンプに手動で一致させる必要があり、その結果、複雑なプロセスになります。 そこで本研究では,オンラインビデオにおける商品画像の正確なローカライズを可能にするマルチモーダル検索システムであるFashion Focusの革新的なデモを行う。 視覚的内容,言語的特徴,相互作用状況など,コミュニティの地域化に異なるモダリティが寄与し,提示されたマルチモーダル学習を通じて共同で研究される。 本システムでは,ビデオコンテンツの構造化とマルチモーダル検索という2つの分析手順を用いて,映像とショップのマッチングの精度を自動向上する。 Fashion Focusは、ビデオの視聴中に関連する製品展示に消費者をオリエンテーションし、売り手が検索と推奨で製品を効果的に配信するのに役立つ統一されたフレームワークを提供します。

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