論文の概要: Brand Label Albedo Extraction of eCommerce Products using Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02929v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 08:30:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:47:02.119986
• Title: Brand Label Albedo Extraction of eCommerce Products using Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークを用いたeコマース商品のブランドラベルアルベド抽出
• Authors: Suman Sapkota, Manish Juneja, Laurynas Keleras, Pranav Kotwal, Binod Bhattarai
• Abstract要約: 我々は,eコマース製品のブランドラベルのアルベドを抽出するソリューションを提案する。 我々は,アルベド抽出のための大規模写真リアル合成データセットを生成し,その後,様々な照明条件の画像をアルベドに変換する生成モデルを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.422262171968397
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present our solution to extract albedo of branded labels for e-commerce products. To this end, we generate a large-scale photo-realistic synthetic data set for albedo extraction followed by training a generative model to translate images with diverse lighting conditions to albedo. We performed an extensive evaluation to test the generalisation of our method to in-the-wild images. From the experimental results, we observe that our solution generalises well compared to the existing method both in the unseen rendered images as well as in the wild image.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,eコマース製品のブランドラベルからアルベドを抽出する手法を提案する。 そこで我々は,アルベド抽出のための大規模写真リアリスティック合成データセットを生成し,様々な照明条件の画像をアルベドに変換する生成モデルを訓練した。 本手法の一般化をテストするために,本手法を広範に評価した。 実験結果から,未認識のレンダリング画像と野生画像の両方において,既存の手法と比較して解の一般化が良好であることを確認した。

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