Lukas Bossard
この [引用先] の件数には Scholar 内の次の論文への引用も含まれています。* が付いた論文は、プロフィール内の論文とは異なる場合があります。
Chainerとチャンピオンモデルでファッションアイテム判別器を作る - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、データチームの後藤です。この記事では、一般物体認識で優秀な成績を収めた代表的なニューラルネットワークモデルを、ファッションアイテムの画像データに対して適用し、どのアーキテクチャが有用か、どれだけの精度を出せるのかを調べる実験を行います。 今回は、 AlexNet Network In Network GoogLeNet DenseNet の4つのアーキテクチャを試しました。 背景 iQONでは毎日500以上のECサイトをクロールし、一日平均1万点もの新着アイテムを追加しています。この過程で、新着アイテムがiQONのどのカテゴリに属するのかを決める必要がありますが、この作業を人手で行うと膨大なコストになってしまいます。この問題に対して我々は、アイテムの名前や説明文、画像データを活用してカテゴリを判別する仕組みを作りました。とくに画像データによる判別には、畳み込みニューラルネットワ
ディープラーニングで洋服を整理してみました - ZOZO TECH BLOG
概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから
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
処理を実行中です
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
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2396402
When relevance is not Enough: Promoting Visual Attractiveness for Fashion E-commerce
Lukas Bossard
