論文の概要: SAT: Self-adaptive training for fashion compatibility prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12622v1
• Date: Sat, 25 Jun 2022 11:05:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 15:16:02.942966
• Title: SAT: Self-adaptive training for fashion compatibility prediction
• Title（参考訳）: SAT:ファッションの整合性予測のための自己適応型トレーニング
• Authors: Ling Xiao and Toshihiko Yamasaki
• Abstract要約: 本稿では, 色やテクスチャ, パターンの特徴が共通するが, 審美性や時間的変化によって相容れないと考えられるような, 難易度のある項目の学習に焦点を当てる。 一般に公開されているPolyvore OutfitsとPolyvore Outfits-Dデータセットの実験は、SATのファッション互換性予測の有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.97384476324863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a self-adaptive training (SAT) model for fashion compatibility prediction. It focuses on the learning of some hard items, such as those that share similar color, texture, and pattern features but are considered incompatible due to the aesthetics or temporal shifts. Specifically, we first design a method to define hard outfits and a difficulty score (DS) is defined and assigned to each outfit based on the difficulty in recommending an item for it. Then, we propose a self-adaptive triplet loss (SATL), where the DS of the outfit is considered. Finally, we propose a very simple conditional similarity network combining the proposed SATL to achieve the learning of hard items in the fashion compatibility prediction. Experiments on the publicly available Polyvore Outfits and Polyvore Outfits-D datasets demonstrate our SAT's effectiveness in fashion compatibility prediction. Besides, our SATL can be easily extended to other conditional similarity networks to improve their performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ファッション適合予測のための自己適応型トレーニング(SAT)モデルを提案する。 類似した色、テクスチャ、パターンの特徴を共有するが、美学や時間的シフトのために相容れないと考えられるものなど、いくつかのハードアイテムの学習に焦点を当てている。 具体的には,まず,難易度を定義する手法を設計し,難易度スコア(DS)を各装束に設定し,その項目を推薦する難易度に基づいて割り当てる。 次に,服のDSを考慮した自己適応型三重項損失(SATL)を提案する。 最後に,提案するSATLを組み合わせて,ファッションの整合性予測におけるハードアイテムの学習を実現するための,非常にシンプルな条件類似性ネットワークを提案する。 一般に公開されているPolyvore OutfitsとPolyvore Outfits-Dデータセットの実験は、SATのファッション互換性予測の有効性を実証している。 さらに,SATLを他の条件類似ネットワークに容易に拡張して性能を向上させることができる。

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