まるで透明マント。監視カメラでAIが認識しないアグリー・セーターが作られる
まるで透明マント。監視カメラでAIが認識しないアグリー・セーターが作られる2022.10.22 16:0090,863 岡本玄介 目立つ柄だけど社会的に消えます。 伝統的に冬になると欧米人が着る、ダッサい柄の｢アグリー・セーター｣。マイクロソフトも毎年新作をリリースし、音楽業界ではアイアン・メイデンやガンズ・アンド・ローゼズがオリジナルを作っていましたね。 さて、今年もそろそろアグリー・セーターの時期が到来しようという頃合いですが、ニューヨーク州にあるコーネル大学では、監視カメラでAIが認識しない｢アグリー・セーター｣が爆誕した模様。『ドラえもん』や『ハリーポッター』では物理的に消える｢透明マント｣がありましたが、こちらは社会的に透明人間になれる装備となっています。 検出オブジェクトの信頼度を下げる模様デカデカと印刷されている市場のカボチャみたいな模様は、機械学習システムが認証時に用いるス
Powered by AI: Advancing product understanding and building new shopping experiences
Powered by AI: Advancing product understanding and building new shopping experiences Today we’re announcing: We’ve built and deployed GrokNet, a universal computer vision system designed for shopping. It can identify fine-grained product attributes across billions of photos — in different categories, such as fashion, auto, and home decor. GrokNet is powering new Marketplace features for buyers and
GitHub - flairNLP/flair: A very simple framework for state-of-the-art Natural Language Processing (NLP)
A very simple framework for state-of-the-art NLP. Developed by Humboldt University of Berlin and friends. Flair is: A powerful NLP library. Flair allows you to apply our state-of-the-art natural language processing (NLP) models to your text, such as named entity recognition (NER), sentiment analysis, part-of-speech tagging (PoS), special support for biomedical texts, sense disambiguation and class
CVPR 2015 Open Access Repository
Qiang Chen, Junshi Huang, Rogerio Feris, Lisa M. Brown, Jian Dong, Shuicheng Yan; Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015, pp. 5315-5324 We address the problem of describing people based on fine-grained clothing attributes. This is an important problem for many practical applications, such as identifying target suspects or finding missing people b
Multi-Task Curriculum Transfer Deep Learning of Clothing Attributes
Recognising detailed clothing characteristics (fine-grained attributes) in unconstrained images of people in-the-wild is a challenging task for computer vision, especially when there is only limited training data from the wild whilst most data available for model learning are captured in well-controlled environments using fashion models (well lit, no background clutter, frontal view, high-resoluti
Google’s new Project Muze proves machines aren’t that great at fashion design | TechCrunch
Google’s AI technology may be capable of putting on a trippy art show — thanks to its neural network-powered DeepDream computer vision program — but when Google turned its machine learning technology to the world of fashion via its new experiment Project Muze, the results were less than compelling. Designed in partnership with European e-commerce company Zalando, Project Muze is an attempt at buil
Models | DeepDetect
curl -X PUT 'http://localhost:8080/services/ilsvrc_googlenet' -d '{ "description": "image classification service", "model": { "repository": "/opt/models/ilsvrc_googlenet", "init": "https://deepdetect.com/models/init/desktop/images/classification/ilsvrc_googlenet.tar.gz", "create_repository": true }, "mllib": "caffe", "type": "supervised", "parameters": { "input": { "connector": "image" } } }' curl
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
ディープラーニングを活用したマイクロサービスを構築し、画像から商品カテゴリの分類をしてみる - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 iQONの中ではクローラーと検索サーバーを担当しています。 iQONのクローラーには提携ECサイトさんからクロールした商品を商品カテゴリー(Tシャツ、ワンピース、etc.)に自動的に分類する機能があり、商品タイトルや商品説明文などのテキスト情報を元に分類を行っています。 しかし、一部のカテゴリー(セーター・ニット帽)の商品はテキスト情報だけからでは精度の良い分類を行うことができません。 そのため、これらのカテゴリーの商品については画像を用いたカテゴリー分類を導入しました。 これらの機能を実現するために、当社のデータサイエンスチームとも協力を行い、ディープラーニングを用いたカテゴリー判定器を開発しました。 また、この機能は既存のクローラーの機能からの独立性が高いので、クローラーに組み込むときにはマイクロサービス化をして組み込みまし
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JAXenter - Java Development & Software Architecture
Segmentation task for fashion and apparel
Clothing Attribute Recognition Based on RCNN Framework Using L-Softmax Loss
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Kristen Grauman
"Deep learning for image segmentation" - Matthew Opala & Michael Jamroz
A Generative Model of People in Clothing
Looking at Outfit to Parse Clothing
When was that made?
Deep Domain Adaptation for Describing People Based on Fine-Grained Clothing Attributes
http://www.iis.sinica.edu.tw/papers/song/18378-F.pdf