論文の概要: Garment Attribute Manipulation with Multi-level Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10206v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 11:55:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 15:40:35.099704
- Title: Garment Attribute Manipulation with Multi-level Attention
- Title（参考訳）: マルチレベル注意によるガーメント属性操作
- Authors: Vittorio Casula, Lorenzo Berlincioni, Luca Cultrera, Federico Becattini, Chiara Pero, Carmen Bisogni, Marco Bertini, Alberto Del Bimbo,
- Abstract要約: 属性不整合表現を多段階アテンションベースアーキテクチャと統合するフレームワークであるGAMMAを提案する。
デュアルエンコーダトランスとメモリブロックを活用することで、Shopping100kやDeepFashionといった一般的なデータセットで最先端のパフォーマンスを実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.34962693598485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of online fashion shopping, the need for more personalized and interactive image retrieval systems has become paramount. Existing methods often struggle with precisely manipulating specific garment attributes without inadvertently affecting others. To address this challenge, we propose GAMMA (Garment Attribute Manipulation with Multi-level Attention), a novel framework that integrates attribute-disentangled representations with a multi-stage attention-based architecture. GAMMA enables targeted manipulation of fashion image attributes, allowing users to refine their searches with high accuracy. By leveraging a dual-encoder Transformer and memory block, our model achieves state-of-the-art performance on popular datasets like Shopping100k and DeepFashion.
- Abstract（参考訳）: オンラインファッションショッピングの分野では、よりパーソナライズされインタラクティブな画像検索システムの必要性が高まっている。
既存の方法では、特定の衣服の属性を正確に操作するのに、他人に不注意に影響を及ぼすことなく苦労することが多い。
この課題に対処するために,属性不整合表現と多段階アテンションベースアーキテクチャを統合する新しいフレームワークであるGAMMA(Garment Attribute Manipulation with Multi-level Attention)を提案する。
GAMMAは、ファッションイメージ属性をターゲットとする操作を可能にし、ユーザーは高い精度で検索を洗練できる。
デュアルエンコーダトランスとメモリブロックを活用することで、Shopping100kやDeepFashionといった一般的なデータセットで最先端のパフォーマンスを実現しています。
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