論文の概要: Neural Fashion Image Captioning : Accounting for Data Diversity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12154v2
- Date: Thu, 24 Jun 2021 04:14:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-25 11:33:12.681172
- Title: Neural Fashion Image Captioning : Accounting for Data Diversity
- Title（参考訳）: ニューラルファッション画像のキャプション : データ多様性の会計
- Authors: Gilles Hacheme, Noureini Sayouti
- Abstract要約: 本論文はファッション画像のキャプションを初めて行う手法の1つである。
InFashAIv1データセットには、約16万のアフリカのファッションアイテムイメージとそのタイトル、価格、一般的な説明が含まれている。
両データセットでモデルを共同でトレーニングすることで,アフリカ風のファッションイメージの品質キャプションが向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Image captioning has increasingly large domains of application, and fashion
is not an exception. Having automatic item descriptions is of great interest
for fashion web platforms hosting sometimes hundreds of thousands of images.
This paper is one of the first tackling image captioning for fashion images. To
contribute addressing dataset diversity issues, we introduced the InFashAIv1
dataset containing almost 16.000 African fashion item images with their titles,
prices and general descriptions. We also used the well known DeepFashion
dataset in addition to InFashAIv1. Captions are generated using the Show and
Tell model made of CNN encoder and RNN Decoder. We showed that jointly training
the model on both datasets improves captions quality for African style fashion
images, suggesting a transfer learning from Western style data. The InFashAIv1
dataset is released on Github to encourage works with more diversity inclusion.
- Abstract（参考訳）: 画像キャプションはアプリケーション分野が拡大しており、ファッションも例外ではない。
自動アイテム記述を持つことは、何十万もの画像をホストするファッションwebプラットフォームにとって非常に興味深いことです。
本論文はファッション画像のキャプションを初めて行う手法の1つである。
InFashAIv1データセットには、約16万のアフリカのファッションアイテムイメージとそのタイトル、価格、一般的な説明が含まれている。
InFashAIv1に加えて、よく知られたDeepFashionデータセットも使用しました。
キャプションはCNNエンコーダとRNNデコーダで作られたShow and Tellモデルを使って生成される。
両データセットのモデルを共同でトレーニングすることで,アフリカのスタイルのファッションイメージのキャプション品質が向上し,西洋スタイルのデータからの移行学習が示唆された。
infashaiv1データセットはgithubでリリースされ、より多様性のある作業を促進する。
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