論文の概要: Transformer-based Graph Neural Networks for Outfit Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08098v1
- Date: Mon, 17 Apr 2023 09:18:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 15:54:52.481940
- Title: Transformer-based Graph Neural Networks for Outfit Generation
- Title（参考訳）: 変圧器型グラフニューラルネットワークによる衣装生成
- Authors: Federico Becattini, Federico Maria Teotini, Alberto Del Bimbo
- Abstract要約: TGNNは、畳み込みグラフニューラルネットワークにおけるメッセージパッシングステップとして、多面的な自己注意を利用して、グラフ内の衣服アイテム間の関係をキャプチャする。
畳み込みグラフニューラルネットワークにおけるメッセージパッシングステップとして,多面的な自己注意を利用して,グラフ内の衣服アイテム間の関係をキャプチャするトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.86041284499166
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Suggesting complementary clothing items to compose an outfit is a process of
emerging interest, yet it involves a fine understanding of fashion trends and
visual aesthetics. Previous works have mainly focused on recommendation by
scoring visual appeal and representing garments as ordered sequences or as
collections of pairwise-compatible items. This limits the full usage of
relations among clothes. We attempt to bridge the gap between outfit
recommendation and generation by leveraging a graph-based representation of
items in a collection. The work carried out in this paper, tries to build a
bridge between outfit recommendation and generation, by discovering new
appealing outfits starting from a collection of pre-existing ones. We propose a
transformer-based architecture, named TGNN, which exploits multi-headed self
attention to capture relations between clothing items in a graph as a message
passing step in Convolutional Graph Neural Networks. Specifically, starting
from a seed, i.e.~one or more garments, outfit generation is performed by
iteratively choosing the garment that is most compatible with the previously
chosen ones. Extensive experimentations are conducted with two different
datasets, demonstrating the capability of the model to perform seeded outfit
generation as well as obtaining state of the art results on compatibility
estimation tasks.
- Abstract（参考訳）: 衣服を構成するために補完的な衣服を推奨することは、新しい関心のプロセスであるが、それはファッショントレンドと視覚美学の詳細な理解を含んでいる。
それまでの作品は、視覚的な魅力を採点し、服を順序付きシーケンスまたは対互換アイテムのコレクションとして表現することによる推薦に重点を置いてきた。
これは衣服間の関係の完全な使用を制限する。
我々は,コレクション内のアイテムのグラフベース表現を利用することで,服装推薦と生成のギャップを埋めることを試みる。
本研究は,既存の服のコレクションから始まった,新しい魅力ある服の発見によって,服の推薦と世代間の橋を築こうとするものである。
我々は,畳み込みグラフニューラルネットワークにおけるメッセージパッシングステップとして,多面的な自己注意を利用して,グラフ内の衣服アイテム間の関係をキャプチャするトランスフォーマーベースのアーキテクチャTGNNを提案する。
具体的には、種子、すなわち1つ以上の衣服から始め、以前選択された衣服と最も互換性のある衣服を反復的に選択して衣服生成を行う。
2つの異なるデータセットを用いて広範な実験を行い、シードされた衣装生成を行うモデルの能力と互換性評価タスクにおける技術結果の取得を実証した。
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