Innovative Tech
ファッション写真から服やアクセを抽出する「Fashionpedia」 Googleなどが開発
Innovative Tech：
このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。
コーネル大学、コーネルテック、Google Research、Hearst Magazinesからなる米国の研究チームが開発した「Fashionpedia」は、ファッション画像から、衣服やアクセサリーを細かく分類するシステムだ。画像内の物体が重なっていてもピクセル単位で区別しマスク化し、それぞれに属性を付与する。
Fashionpediaデータセットとオントロジーの図
このシステムは、27の主要なアパレルカテゴリ（ジャケット、ドレス、パンツなど）、19のアパレルパーツ（襟、袖、ポケット、ボタン、刺繍など）、294の細かい属性とそれらの関係を含める「オントロジー」（専門家によって構築された、ベースとなる概念定義）と画像データセットで構成。オントロジー内の衣服とパーツ、カテゴリ、属性の関係を利用することでナレッジグラフを作成できる。
マスクと細かい属性（黒枠）の両方のアノテーションを付与する
画像データセットには合計4万8825枚（日常生活、ストリートスタイル、セレブイベント、ランウェイ、オンラインショッピングなど）の着衣画像が含まれ、オントロジーを用いた衣料品のセグメンテーションと、カテゴリの細かい属性をアノテーションしている。平均して、画像1枚あたりのマスク数は7.3個。
アノテーションしたセグメンテーションマスクの画像
物体検出やセグメンテーション手法であるMask R-CNNをベースとしたモデル「Attribute-Mask RCNN」を設計した。
Attribute-Mask RCNNの概要図
この手法で学習されたモデルは、オンラインショッピングにおける商品レコメンデーションの改善、視覚的な検索結果の強化、テキストクエリにおけるファッション関連ワードの名前解決など、多くの応用が可能であるとしている。
Attribute-Mask RCNNの出力結果
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