رسم صور أزياء مدركة للوصف باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية بطريقة خشنة إلى دقيقة
| العنوان | رسم صور أزياء مدركة للوصف باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية بطريقة خشنة إلى دقيقة |
|---|---|
| المؤلف | كينلي، عثمان فرقان، أوزجان، باريش، كيراتش، مصطفى فرقان |
| تاريخ النشر: | 2020-04-14 |
| مكان النشر | - مكتبة ACM الرقمية |
| الموضوع | التعلم العميق، تحليل الأزياء، التعلم التوليدي، رسم الصور، إعادة بناء الصور، الشبكات العصبية متعددة الوسائط |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-145037749-2 |
| رقم السجل | c1669139-45d4-4fdd-abb4-1e21831f78a4 |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2020-04-14 |
| نص عينة | يعد رسم منطقة معينة مفقودة في صورة ما مهمة رؤية صعبة، وقد تم تحقيق تحسينات واعدة في هذه المهمة بمساعدة التطورات الأخيرة في دراسات التعلم العميق المتعلقة بالرؤية. على الرغم من أنه قد يكون له تأثير مباشر على قرارات أنظمة تحليل الأزياء القائمة على الذكاء الاصطناعي، إلا أنه تم إجراء عدد محدود من الدراسات حول رسم الصور في مجال الموضة، حتى الآن. في هذه الدراسة، نقترح نهجًا للتعلم العميق التوليدي متعدد الوسائط لملء الأجزاء المفقودة في صور الموضة من خلال تقييد الميزات المرئية بالميزات النصية المستخرجة من أوصاف الصور. يتكون نموذجنا من أربع كتل رئيسية يمكن تقديمها كمستخرج للميزات النصية، ومولد صور خشنة يسترشد بالميزات النصية، ومولد صور دقيقة يعزز الناتج الخشن، وأخيرًا أدوات تمييز عالمية ومحلية تعمل على تحسين المخرجات المكررة. تُظهر العديد من التجارب التي أجريت على مجموعة بيانات FashionGen مع مجموعة مختلفة من مكونات الشبكة العصبية أن نهجنا متعدد الوسائط قادر على إنشاء تصحيحات معقولة بصريًا لملء الأجزاء المفقودة في الصور. |
| DOI | 10.1145/3397125.3397155 |
