Learning to Match Clothing From Textual Feature-Based Compatible Relationships
Learning to Match Clothing From Textual Feature-Based Compatible Relationships
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从基于文本特征的兼容关系中学习匹配服装
DOI：
10.1109/tii.2019.2924725
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发表时间：
2020-11
影响因子：
12.3
通讯作者：
Tommy W.S. Chow
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haijun Zhang;Wang Huang;Linlin Liu;Tommy W.S. Chow
本文提出了一种考虑物品间兼容性的服装匹配新框架。与使用服装的视觉特征相比，我们只使用它们的文字描述，即标题句来构成基本特征。其中，长短期记忆（LSTM）网络用于标题句的特征嵌入。给定查询和候选项对，将Siamese lstm实现的特征嵌入集成到以兼容矩阵为特征的风格兼容空间中。我们的框架分别在亚马逊、淘宝和Polyvore三个大型服装项目集上进行了检验。实验证实了该方法与几种基线方法的有效性。
This paper presents a new framework for matching clothes by considering item in-between compatibility. In contrast to the use of visual features of clothing items, we only utilized their textual descriptions, i.e., title sentences, to constitute the basic features. Specifically, a longshort-term memory (LSTM) network was used for feature embeddings of title sentences. Given item pairs of queries and candidates, their feature embeddings achieved by Siamese LSTMs were integrated into style-compatible space characterized by a compatibility matrix. Our framework is examined on three large-scaled clothing item sets collected from Amazon, Taobao, and Polyvore, respectively. Experiments confirm the efficacy of our approach compared with several baseline methods.
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影响因子：
8.9
作者：
Huang, J;Ling, CX
通讯作者：
Ling, CX
影响因子：
11.8
作者：
Gonzalez, Alejandro;Vazquez, David;Amores, Jaume
通讯作者：
Amores, Jaume
DOI：
10.5591/978-1-57735-516-8/ijcai11-377
发表时间：
2011-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Tomoharu Iwata;Shinji Watanabe;H. Sawada
通讯作者：
Tomoharu Iwata;Shinji Watanabe;H. Sawada
DOI：
10.7766/orbit.v1.2.44
发表时间：
2001-01
期刊：
J. Mach. Learn. Res.
影响因子：
--
作者：
D. Blei;Andrew Y. Ng;Michael I. Jordan
通讯作者：
D. Blei;Andrew Y. Ng;Michael I. Jordan
DOI：
--
发表时间：
2017-08
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Kui Zhao;Xia Hu;Jiajun Bu;Can Wang
通讯作者：
Kui Zhao;Xia Hu;Jiajun Bu;Can Wang