基于深度进修的商品检索技能在打扮搭配中的应用

文章摘要:基于深度进修的商品检索技能在打扮搭配中的应用 深度进修,检索,数据库,数据发掘,数据集

商品检索是一门综合了物体检测、图像分类以及特性进修的技能。近期,许多研究者乐成地将深度进修要领应用到这个规模。本文对这些要领举办了总结,然后归纳综合地提出了商品特性进修框架以及垂类数据发掘方法,最后先容了商品检索技能在打扮搭配中的应用。

媒介

几年前,当人们还在叹息于网页购物的快速便捷时,各大电商巨头就“暗暗地”将它们的购物应用推广到了用户的手机里。从那一刻起,用户购置的风俗也在暗暗地产生着改变:人们不再范围于时刻与所在,只要拥有一部联网的手机,就能轻松获取想要的商品。成长至今,移动装备的安详、高速等特点越来越得到人们的承认,也使得移动购物举动变得越发广泛。然而今朝PC和Mobile终端中,用户根基都是通过文本要害词获取方针商品,这种单一的要害词描写偶然很难获取用户的真实需求。

为此,电商们也举办了许多改造。个中最有用的一些做法是构建高度布局化的靠山商品数据库。其目标是可以或许通过说明用户的查询来保举一些越发风雅粒度、时效性好、热度高的商品品类,并提供应用户一个限制了价值、品牌、气魄气焰等等的商品候选荟萃。这种基于文本的由粗到精的保举方法,可以或许很好的辅佐用户定位到具有风雅且详细标签的商品。然而,当用户需求的商品的周边信息不明晰时,很难通过抽象出有限的要害词来举办检索。这类商品包罗:未知品牌的扮装品,样式新奇的家具可能时尚风行的打扮等(如图1)。

基于深度进修的商品检索技能

图1:一些难以用要害词描写的商品

所见即所得

对付上述的题目,可以用一句话归结为:当需求物品难以用文本量化描写时, 给定它的一张图像,是否有也许保举给用户相干的商品? 可以想象这样的场景: 当你看到一件喜好的物品,只通过手机照相将其图像上传购物网站,就能获取实物购置信息。假如商品检索能做到这样的“所见即所得”, 必将会给有购物需求的用户带来很大的便捷。

“所见”怎样才气酿成“所得”呢? 在答复这个题目之前, 起首必要相识商品检索中的难点题目:

商品品类繁多

小到柴米油盐,大抵家具电器, 都可以称为商品。并且许多商品都包罗多级且过细的分类,譬喻,家具可分为寝室家具、客堂家具、餐厅家具、书房家具等;打扮的一级品类包罗女装、男装、亵服、配饰与童装童鞋等, 女装又可分为连衣裙、T恤、雪纺衫等; 母婴中的童车童床种别可分为安详座椅、婴儿推车、婴儿床、婴儿床、垫餐、椅学步车等。由此可见, 好的检索技能不只要辨认这么多的商品种别, 而且必要区分每个种别下的差异商品实例; 同时靠山商品数据库应该具有很高的包围面。

基于深度进修的商品检索技能

图2:多种多样的商品

同款与相似款的夹杂

按照多级类目或属性举办商品分另外方法,尽量区分了大大都具有风雅语义的商品,但在区分同款与相似款上的浸染如故是有限的,即无法确认两件分为一个类此外商品是沟通款。 举例来说,已知两小我私人都穿戴白色短袖圆领T恤, 由于姿态、角度、光照等影响,有也许会使得相似款更像同款,可能同款被误辨认为相似款。这就是计较机视觉中常常遇到的类内差别性与类间相似性题目。图3的例子可以声名这两个题目。 左侧(a)中的上衣是统一款衣服,但因为人体姿态、悬挂方法、手臂遮挡、光泽等题目的存在,使得它的颜色以及长度等表观属性具有很大的差别性;三款相似的玄色印花连衣裙如(b)所示,它们拥有相似的犯科则的印花图案,以及玄色的底色和A字裙摆;这些特点都让他们很相似,但从袖型可看出它们非同款。

基于深度进修的商品检索技能

图3:同款与相似款衣饰图像

着实,计较机视觉的各个规模都在办理这样的“所见即所得”困难, 即怎样让呆板可以或许自动精确的领略图像内容。跟着深度进修的鼓起, 包罗人脸辨认、 图像分类与物体检测在内的偏向都取得了许多重要的盼望, 也为深度进修在商品检索中的应用奠基了坚硬的基本。

归纳综合的讲, 为到达“所见即所得”的方针, 商品检索技能的框架中必要包括以下三个部门:

(1) 商品主体检测: 用于自动定位用户感乐趣的商品,去除配景、多主体等身分的影响,也有利于抽取的语义特性的对齐。

(2) 商品品类辨认:通过辨认商品的主体的品类, 使得在检索时可以在商品子数据子库举办搜刮,晋升检索的结果与服从。

(3) 商品特性暗示: 通过进修得到商品主体的鉴别性特性, 使得同款商品间隔更近且非同款商品相距更远; 对光照、姿态、遮挡等变革有必然的鲁棒性。

衣饰检索技能回首

基于照相的商品检索题目本质是一个跨域(cross-domain)图像检索题目:必要按照用户输入的移动照相图像,从电商库中获取同款或长短常相似的商品图片列表。这些特点抉择了商品检索是一项综合性的图像处理赏罚技能——它涉及图像辨认、检测、特性进修等各方面的内容。

个中, 打扮垂类检索是商品检索中一个重要的题目。由于打扮包括很是多的细品类, 并且存在很是多的视觉变革, 如光照、形变、视角、标准、配景影响等等。办理打扮检索的技能可以或许很好的被推广到其他垂类上。当前,许多学者和研究机构都实行基于深度进修举办打扮检索技能的探讨与创新。 下文将回首三篇基于深度进修来办理跨域打扮检索题目的文章。

Where-to-Buy-It (WTBI)

这篇文章颁发于ICCV2015,作者是来自北卡罗来纳大学教堂山分校的M. Hadi Kiapour。作者把street-to-shop的打扮检索场景, 情势化为cross-domain的商品相似度进修题目,并计划了一种用于特定类此外相似度计较的收集参数进修方法。整个进修流程如图4所示。

基于深度进修的商品检索技能

图4基于特定类此外怀抱进修收集


更新日期: 2018-09-23 08:08
编辑作者: 申博亚洲娱乐网
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