深層学習によって画像認識技術は飛躍的に進歩しており、ファッション領域への応用事例も多数発表されてきました。衣服領域のセグメンテーションやファッションスタイルの分類など、典型的な画像認識の問題として解ける研究は既にやり尽くされた感があります。 この記事では、ファッションにおける基本的な画像認識が解決して以降の、新しい研究の潮流を独断と偏見で紹介します。キーワードは体型、生成、集合です。 体型の考慮 画像認識や人体形状モデルによって、人の体型を推定する技術が盛んに発表されるようになりました。一枚の着衣画像から体型の3Dモデルを構成するなど、今後ますます体型の推定が手軽かつ高精度になると考えられます。これを受け、体型とファッションの関係を考察した研究が出始めています。 例えば、Max Planck研究所のSattarらは、ネット上のファッションスナップを収集し、そこに写った人の体型を推定する手法
含まれる論文(7つ) なぜ人物の画像を生成するのか？ 3D vs 2D ポーズ変化と服装変化 データセット 人物画像の生成は何が難しいのか？ それぞれの手法について end-to-endか２ステージか 何を出力するか？ 入力の面白い工夫 データの用意 おわりに 含まれる論文(7つ) A Generative Model of People in Clothing, in ICCV 2017 Pose Guided Person Image Generation, in NIPS 2017 The Conditional Analogy GAN: Swapping Fashion Articles on People Images, in ICCV 2017 workshop Be Your Own Prada: Fashion Synthesis with Structural Coher
Unlike Light’s older phones, the Light III sports a larger OLED display and an NFC chip to make way for future payment tools, as well as a camera.
なんてことをしてくれます。 カブキスキャナーは、#CBKや#CBK magazineなどのファッションメディアを運営するニューロープが開発。数百人単位のモデルのスナップ写真を学習させているそう。 そんなカブキスキャナーの精度、気になりますよね。ということで、まずはカブキスキャナーを実際に使ってみます！ タグ付け、スコアリング、高精度なファッションAIカブキスキャナー撮影した画像を送って、どのように解析、結果が返ってくるのか、試してみます。 ということで、今回はデジマラボのメンバーの写真を使ってみます。 APIを叩いてみると、こんなJSON結果が。 { "bounding_box": { "bottom": 0.89426696, "left": 0.36884803, "right": 0.61675334, "top": 0.5773932 }, "category": "bottoms
Christoph Lassner, Gerard Pons-Moll, Peter V. Gehler Abstract. We present the first image-based generative model of people in clothing for the full body. We sidestep the commonly used complex graphics rendering pipeline and the need for high-quality 3D scans of dressed people. Instead, we learn generative models from a large image database. The main challenge is to cope with the high variance in h
This human parsing dataset includes the detailed pixel-wise annotations for fashion images, which is proposed in our TPAMI paper "Deep Human Parsing with Active Template Regression", and ICCV 2015 paper "Human Parsing with Contextualized Convolutional Neural Network". You can download the dataset from this link. http://pan.baidu.com/s/1qY8bToS passwd：kjgk We will mainly maintain a new LIP benchmar
The paper presents a novel concept that analyzes and visualizes worldwide fashion trends. Our goal is to reveal cutting-edge fashion trends without displaying an ordinary fashion style. To achieve the fashion-based analysis, we created a new fashion culture database (FCDB), which consists of 76 million geo-tagged images in 16 cosmopolitan cities. By grasping a fashion trend of mixed fashion styles
カルチャー K-POPの団結と工作と救いカルチャーJul 16 一糸乱れず組織化されたファン集団から、狙いを定めた大波が打ち寄せる
「ZOZOTOWN」を運営するスタートトゥデイは4月8日、ファッションアプリ「WEAR」の商品バーコードスキャン機能を廃止すると発表した。「より多くのブランドや商業施設に安心してご利用いただくため」としている。アプリは200万ダウンロードを超えるヒットになっており、今後は人気のコーディネート共有機能をメインに据える。 同アプリは昨年10月末に公開。店頭でアパレルアイテムのバーコードをスキャンすると、後日ECサイトで購入したり、ユーザーから投稿されたコーディネートの中からそのアイテムを使ったものを見られる仕組みだった。 店舗への導入にあたり「スキャン行為が盗撮に見えるのでは」「ネットでの購入は店舗の売り上げにならない」と懸念するブランドや商業施設があったことが理由という。「ファッション業界全体を盛り上げることやユーザーの利便性を考えた機能だが、反発があると本末転倒。ユーザーに支持を受けている
東京ベイ潮見プリンスホテル ”水辺の宿場町”をデザインコンセプトとするアートホテル「東京ベイ潮見... 詳細を見る
通販新聞 通販新聞は、わが国唯一の通販市場の週刊専門紙です。通信販売業界の健全発展推進を編集ポリシーとしております。 Home 通販新聞とは 購読お申込み 広告出稿について 社長挨拶 会社概要 RSS Home > 媒体研究（ネット・モバイル） > ユナイテッドアローズ 着せ替えコンテンツ導入、ＳＮＳ連動で集客強化も ユナイテッドアローズ 着せ替えコンテンツ導入、ＳＮＳ連動で集客強化も セレクトショップ大手のユナイテッドアローズ（ＵＡ）はこのほど、自社通販サイトに着せ替えのシミュレーションツールを導入した。約５０００品番のファッションアイテムをウェブ上のモデルに着せて、自分なりのコーディネートを楽しめるようにした。５月下旬～６月上旬にはコミュニティー機能も追加する予定で、ＵＡを知らない消費者やネットで商品を購入したことのない顧客を自社通販サイトに誘導するコンテンツとして強化する。 新サ
主催 日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会 協賛 経営情報学会関西支部 株式会社 玉屋 ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合 趣旨 ファッションは実に多くの要素を持つデータとして分解することが可能であり、それに基づいて行われる人間の選択は大変興味深いものがあります。一般のPOSデータでは、単に商品名（あるブランドのスーツなど）と売上高はわかるものの、その商品がなぜ選択され、どうして人気があるのかといったことは、なかなかそれだけではわかりません。実際には、商品の色の状態、模様、形などを表現している画像データ、商品の特性、そしてそれを選択した人の個人属性や嗜好などは、商品選択に大きな影響を与えることが予想されます。このようにできるだけ多くのファッション選択にかかわる要素に特化したデータは調べた限り利用できるものはないため、本研究部会では、でき
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
