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多様な体型を含むデータセットの入手 身体と衣装の適合性(フィット感)を学習するための理想的なデータセットは、以下のような性質をもったデータセットである。
ファッションEコマースの Birdsnest (https://www.birdsnest.com.au/) では、このような3つの性質をもったデータが提供されている。
VIsual Body-aware Embedding [ViBE] のアーキテクチャ
ファッションレコメンデーション
従来のレコメンデーションモデルとの定量的な比較
既存のレコメンデーションモデルとの定性的な比較
0. 論文情報・リンク
1. どんなもの?
2. 先行研究と比べてどこがすごいの?
3. 技術や手法の"キモ"はどこにある?
多様な体型を含むデータセットの入手 身体と衣装の適合性(フィット感)を学習するための理想的なデータセットは、以下のような性質をもったデータセットである。
ファッションEコマースの Birdsnest (https://www.birdsnest.com.au/) では、このような3つの性質をもったデータが提供されている。
VIsual Body-aware Embedding [ViBE] のアーキテクチャ
ファッションレコメンデーション
4. どうやって有効だと検証した?
従来のレコメンデーションモデルとの定量的な比較
既存のレコメンデーションモデルとの定性的な比較
5. 議論はあるか?
6. 次に読むべき論文はあるか?
7. 参考文献