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巡检“部分抄袭”,阿里服装网www.vhao.net版权算法被人工智能顶会AAAI收录论文

时间:2020-02-14 19:24:54    点击: 139次    来源:论文资本网    作者:搜集摘文 - 小 + 大年夜

2 月 7 日至 12 日,AAAI 2020 在美国纽约召开。

近日,由阿里安然和浙江大年夜学协作研发的创新AI算法提出了一种面向服装网www.vhao.net版权保护的属性感知细粒度类似度进修办法, 解读这项技巧的论文《Fine-Grained Fashion Similarity Learning by Attribute-Specific Embedding Network》(《面向服装网www.vhao.net版权保护的属性感知的细粒度类似度进修》)被全球人工智能顶级会议AAAI 2020 收录。

这算法从传统存眷全体类似度细化到可以或许存眷于部分区域的特定属性的类似度,从而进一步晋升了鉴别“部分抄袭”的精确率,为服装网www.vhao.net版权保护供给更强大年夜的技巧支撑。

简单说,之前 A 品牌推出了一件连衣裙原创爆款,B品牌趁机推出了“同款”,B还很"机灵"地修改了连衣裙的裙长、领型或袖型,以此躲避知识产权胶葛,让人朝气不已。不过,有了这项技巧,这类做法就行不通了。

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服装网www.vhao.net版权保护度量法

从视觉角度若何对原创设计停止保护是“服装网www.vhao.net懂得”面对的一个重要成绩,也是长久以来的一个巨大年夜挑衅。

服装网www.vhao.net图象平日伴随着严重的变形,在风格、纹理、背景上也存在巨大年夜的差别。现有的服装网www.vhao.net懂得办法在in-shop clothes retrieval [1, 2],cross-domain fashion retrieval [3, 4] 和fashion compatibility prediction [5, 6] 等义务长停止了广泛的研究。

这些办法偏向于推敲图象全体的特点,为各类服装网www.vhao.net进修单一的特点空间。随着时髦家当的生长,服装网www.vhao.net偏向于具有加倍丰富的属性,单单从全体特点推敲已没法满足需求,并且,抄袭平日也不是全体的抄袭,能够仅模仿某种部分设计;再者,对服装网www.vhao.net懂得的进一步细化可以或许进步推荐体系的性能。

是以,浙江大年夜学和阿里安然的研究者从服装网www.vhao.net版权保护出发,基于专业定义的服装网www.vhao.net属性, 摸索一种灵活有效的细粒度服装网www.vhao.net类似度度量办法。

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图 1 全局嵌入空间(左)特定属性的嵌入空间(右)

如图1所示,现有办法平日将两张图象映照到全局嵌入空间中度量类似性,而研究者提出的方轨则根据不合的属性(比如领型设计、袖长)选择不合的嵌入空间,从而在照应的空间上钩算在指定属性下服装网www.vhao.net的类似性。比如,可以在领型设计空间度量两件服装网www.vhao.net的领型设计能否类似,假好像为圆领,若何使得模型可以或许灵活地停止义务切换,根据不合的属性有不合的输入?

据上述算法的研究者之一、阿里安然图灵实验室高等算法专家华棠简介,结合服装网www.vhao.net属性具有“部分性”的固有特点,他们 应用视觉留意力机制将图象从全局特点空间映照到不合的特点子空间中,在子空间中度量详细角度下的图象类似度。

这类办法具有两个长处,第一,不合属性映照到不合子空间中,在不合子空间中度量细粒度的类似关系;第二,模型可以或许端到端进修,不合类似性角度下的度量关系相互不影响,可以同时练习。

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融合图象特点,属性嵌入

研究者提出了一个 Attribute-Specific Embedding Network (ASEN) 模型来进修多个特定属性的嵌入空间。

ASEN 模型的全体构造模型由三部分构成: 特点提取、属性感知的空间留意力(ASA)和感知的通道留意力(ACA) 。

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图 2 ASEN架构图

推敲到特定属性的特点平日与图象的特定区域有关,只须要存眷某些相干区域。是以,研究者设计了 ASA 模块,该模块在特定属性的引导下定位图象中与给定属性相干的服装网www.vhao.net部位。

虽然属性感知的空间留意力可以或许自适应地聚焦于图象中的特定区域,然则雷同区域仍能够与多个属性相干,例如,领型设计属性和领型色彩属性都与领型四周的区域相接洽关系。是以,研究者在ASA的基本出息一步设计了ACA 模块,异样在属性的指导下捕获与属性相干的特点元素。

特点提取模块经过过程卷积神经搜集(convolutional neural network, CNN)提取图象特点,ASA和ACA处于旁路,次序对CNN提取到的特点停止条件化映照。留意力模块以额外的属性输入为引导,融合条件和图象特点,使得终究的图象特点满足须要。

ASA 采取attention map的方法,经过过程融合图象特点和属性嵌入,产生留意力权重。起首属性经过编码,经过过程嵌入(Embed)和复制(Duplicate)操作被映照到公共度量空间中,图象特点异样经过一步变换(1x1 conv)映照到异样的空间中。属性嵌入和图象特点经过内积运算在不合的空间地位上产生不合的类似度比较值,对不合通道上的类似度比较成果停止聚合(1x1 conv)将取得一个attention map用来调剂原图象特点在空间域上的分布。

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