論文の概要: Fashion Image Retrieval with Multi-Granular Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08902v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 10:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 14:35:37.744624
• Title: Fashion Image Retrieval with Multi-Granular Alignment
• Title（参考訳）: マルチグラニュラーアライメントを用いたファッション画像検索
• Authors: Jinkuan Zhu, Hao Huang, Qiao Deng
• Abstract要約: ファッション画像検索タスクは,ギャラリーから検索画像の関連する衣服を検索することを目的としている。 これまでのレシピでは、異なる距離に基づく損失関数の設計、関連するペアの接近、無関係なイメージの分離に重点を置いていた。 MGA(Multi-Granular Alignment)と呼ばれる大域的特徴ときめ細かな特徴を両立させる新しいファッション画像検索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.109124423081812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fashion image retrieval task aims to search relevant clothing items of a query image from the gallery. The previous recipes focus on designing different distance-based loss functions, pulling relevant pairs to be close and pushing irrelevant images apart. However, these methods ignore fine-grained features (e.g. neckband, cuff) of clothing images. In this paper, we propose a novel fashion image retrieval method leveraging both global and fine-grained features, dubbed Multi-Granular Alignment (MGA). Specifically, we design a Fine-Granular Aggregator(FGA) to capture and aggregate detailed patterns. Then we propose Attention-based Token Alignment (ATA) to align image features at the multi-granular level in a coarse-to-fine manner. To prove the effectiveness of our proposed method, we conduct experiments on two sub-tasks (In-Shop & Consumer2Shop) of the public fashion datasets DeepFashion. The experimental results show that our MGA outperforms the state-of-the-art methods by 3.1% and 0.6% in the two sub-tasks on the R@1 metric, respectively.
• Abstract（参考訳）: ファッション画像検索タスクは,ギャラリーから検索画像の関連する衣服を検索することを目的としている。 以前のレシピでは、異なる距離ベースの損失関数の設計、関連したペアの近接化、無関係なイメージの分離に重点を置いていた。 しかし、これらの手法は、衣服画像のきめ細かい特徴(ネックバンド、カフなど)を無視している。 本稿では,MGA(Multi-Granular Alignment)と呼ばれる,グローバルかつきめ細かな特徴を活かした新しいファッション画像検索手法を提案する。 具体的には,FGA(Fin-Granular Aggregator)を設計し,詳細なパターンを抽出・集約する。 そこで我々は,多粒度画像の特徴を粗い方法で整列させるために,注意に基づくトークンアライメント(ATA)を提案する。 提案手法の有効性を証明するため,パブリックファッションデータセットであるDeepFashionの2つのサブタスク(In-ShopとConsumer2Shop)について実験を行った。 実験の結果,我々のMGAはR@1の2つのサブタスクにおいて,最先端の手法よりも3.1%,0.6%優れていた。

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