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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 801 - 804 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.5.801
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의류 영상은 non-rigid 성질을 가져서 알고리즘 적용이 힘들다. 이를 극복하여 Fabric과 Part의 분류 성능 향상을 위해서, 본 논문에서는 의류 랜드마크 특징정보를 활용한 의류 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 의류의 문맥적 특징 정보를 활용하기 위해서 랜드마크 국소화 과정에서 생성되는 특징 정보를 사용한다. DeepFashion 데이터셋에 대한 실험을 통해 제안하는 방법을 분석하고 해당 방법의 우수성을 보여준다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
Z. Liu, P. Luo, S. Qiu, X. Wang, and X. Tang, “Deepfashion: Powering robust clothes recognition and retrieval with rich annotations,” IEEE Conf. Comput. Vision and Pattern Recognition, pp. 1096-1104, Jun. 2016.
W. Wang, Y. Xu, J. Shen, and S. C. Zhu, “Attentive fashion grammar network for fashion landmark detection and clothing category classification,” IEEE Conf. Comput. Vision and Pattern Recognition, pp. 4271- 4280, Jun. 2018.
S. Lee, H. Eun, S. Oh, W. Kim, C. Jung, and C. Kim, “Landmark-free clothes recognition with a two-branch feature selective network,” Electron. Lett., vol. 55, no. 13, pp. 745-747, Jun. 2019.
J. Liu and H. Lu, “Deep fashion analysis with feature map upsampling and landmark-driven attention,” in Proc. ECCV 2018, vol. 11131, pp. 30-36, 2018.
S. Lee, S. Oh, C. Jung, and C. Kim, “A global-local embedding module for fashion landmark detection,” in Proc. IEEE ICCV Workshop, Nov. 2019.
W. Wang, Y. Xu, J. Shen, and S. C. Zhu, “Attentive fashion grammar network for fashion landmark detection and clothing category classification,” IEEE Conf. Comput. Vision and Pattern Recognition, pp. 4271- 4280, Jun. 2018.
S. Lee, H. Eun, S. Oh, W. Kim, C. Jung, and C. Kim, “Landmark-free clothes recognition with a two-branch feature selective network,” Electron. Lett., vol. 55, no. 13, pp. 745-747, Jun. 2019.
J. Liu and H. Lu, “Deep fashion analysis with feature map upsampling and landmark-driven attention,” in Proc. ECCV 2018, vol. 11131, pp. 30-36, 2018.
S. Lee, S. Oh, C. Jung, and C. Kim, “A global-local embedding module for fashion landmark detection,” in Proc. IEEE ICCV Workshop, Nov. 2019.
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