ZOZO研究所のファッションコーデ関連論文がコンピュータービジョンの国際会議ECCVで採択

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ZOZOテクノロジーズの研究開発組織「ZOZO研究所」は7月13日、同研究員らが執筆した論文「Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning」(置換不変ニューラルネットワークによる深層集合マッチング)が、コンピュータービジョン分野における世界3大国際会議のひとつ「European Conference on Computer Vision(ECCV)2020」に採択されたと発表した。ZOZO研究所は、8月24日~27日にオンライン開催のECCV 2020本会議でポスター発表(プレゼン・ディスカッション)を行う。
この研究成果は、同研究員の斎藤侑輝氏、中村拓磨氏、共同研究者・和歌山大学講師の八谷大岳氏、統計数理研究所・総合研究大学院大学教授 福水健次氏(斎藤の博士課程指導教員)によるもの。
ECCVは、CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)・ICCV(International Conference of Computer Vision)と並ぶ国際会議(トップカンファレンス)。隔年ごとに開催されており、第16回目となる今回は、5025本の投稿から1361本の論文が採択された。
今回採択の論文では、ファッションアイテムの推薦から1歩先んじて、ファッションコーディネートの推薦について研究。例えば、ユーザーが持つアイテム群(下図左)と推薦候補のアイテム群(下図右)が複数あるとき、どのアイテム群がユーザーのアイテム群に一番マッチし、2つの群を合わせたときにコーディネートとして適切かを考えるものとしている。
それぞれのアイテム群は集合として表現でき、アイテム群のマッチングは集合マッチングの問題設定として定式化できる。さらに、このように異なる

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