論文の概要: The multi-modal universe of fast-fashion: the Visuelle 2.0 benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06972v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 13:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 13:11:11.699958
• Title: The multi-modal universe of fast-fashion: the Visuelle 2.0 benchmark
• Title（参考訳）: 高速ファッションのマルチモーダル宇宙:Visuelle 2.0ベンチマーク
• Authors: Geri Skenderi, Christian Joppi, Matteo Denitto, Berniero Scarpa, Marco Cristani
• Abstract要約: Visuelle 2.0は、様々な予測問題に直面するのに役立つ最初のデータセットである。 ヌナリーの6シーズン/5355の衣料品のデータを含んでいる。 このシナリオでは,コンピュータビジョンの利用がいかに重要であるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.169396536042121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present Visuelle 2.0, the first dataset useful for facing diverse prediction problems that a fast-fashion company has to manage routinely. Furthermore, we demonstrate how the use of computer vision is substantial in this scenario. Visuelle 2.0 contains data for 6 seasons / 5355 clothing products of Nuna Lie, a famous Italian company with hundreds of shops located in different areas within the country. In particular, we focus on a specific prediction problem, namely short-observation new product sale forecasting (SO-fore). SO-fore assumes that the season has started and a set of new products is on the shelves of the different stores. The goal is to forecast the sales for a particular horizon, given a short, available past (few weeks), since no earlier statistics are available. To be successful, SO-fore approaches should capture this short past and exploit other modalities or exogenous data. To these aims, Visuelle 2.0 is equipped with disaggregated data at the item-shop level and multi-modal information for each clothing item, allowing computer vision approaches to come into play. The main message that we deliver is that the use of image data with deep networks boosts performances obtained when using the time series in long-term forecasting scenarios, ameliorating the WAPE by 8.2% and the MAE by 7.7%. The dataset is available at: https://humaticslab.github.io/forecasting/visuelle.
• Abstract（参考訳）: Visuelle 2.0は、高速ファッション企業が日常的に管理しなければならない様々な予測問題に直面するのに役立つ最初のデータセットです。 さらに,このシナリオにおいてコンピュータビジョンの利用が重要であることを示す。 visuelle 2.0には6シーズン/5355種類の衣料品が収められており、イタリアで有名な会社であり、国内各地に数百の店舗がある。 特に,特定の予測問題,すなわち短期観察型新製品販売予測(so-fore)に注目する。 so-foreは、季節が始まって、一連の新製品がそれぞれの店舗の棚にあると仮定している。 目標は、過去の統計が入手できないため、短い期間(2週間)を想定して、特定のホライズンズの売り上げを予測することである。 成功させるためには、SO-foreアプローチはこの短い過去を捉え、他のモダリティや外生データを利用する必要がある。 これらの目的のために、visuelle 2.0はアイテムショップレベルの分散データと各衣料品のマルチモーダル情報を備えており、コンピュータビジョンのアプローチが有効になっている。 私たちが提供する主なメッセージは、ディープネットワークによる画像データの利用は、時系列を長期予測シナリオで使用する際のパフォーマンスを向上し、WAPEを8.2%改善し、MAEを7.7%改善する、ということです。 データセットは、https://humaticslab.github.io/forecasting/visuelle。

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