- …
- …
#475
summarized by : yamada ryosuke
どんな論文か？
衣類の襟元や裾などのランドマーク検出の有用性を示した論文．衣類の分類において形状とテクスチャーは重要な情報であり，これらの特徴を各ネットワークにおいて獲得し，特徴を連結させることで認識精度を向上させるTS-FashionNetを提案．テクスチャーの特徴はImageNet pretrain，形状の特徴はランドマーク検出により獲得する．
新規性
形状とテクスチャーの各特徴をTwo-stream構造で別々のネットワークから獲得し，衣服の分類に活かしたこと．さらに，ランドマーク検出が形状の特徴抽出に向いていることを示した．
結果
Deep Fashion C datasetにおいて従来手法との衣類の識別精度と属性認識精度を比較．従来手法と比較して，衣類の識別精度 (Top-3)では0.83%向上，衣類の属性認識(Top-3)では1.39%向上した．
その他（なぜ通ったか？等）
ファッションの解析において頻繁に用いられるランドマーク検出がテクスチャーの特徴獲得に有効であることを示したことが大きな貢献であり，テクスチャーと形状の特徴抽出に特化したネットワークの方が有効であることを示した．
- …
- …