[论文解读] Smart Fashion: A Review of AI Applications in the Fashion & Apparel Industry

Seyed Omid Mohammadi, Ahmad Kalhor|arXiv (Cornell University)|Oct 28, 2021

Fashion and Cultural Textiles被引用 6

一句话总结

本文对超过580篇时尚与服装领域的AI研究论文进行了全面的任务导向型综述，将这些研究归类为22种不同的应用，如风格识别、服装分割和虚拟试穿。研究提供了时间序列分析，整理了86个公开数据集并附有建议用途，为推动AI驱动的时尚科技研究提供了结构化访问途径。

ABSTRACT

The fashion industry is on the verge of an unprecedented change. The implementation of machine learning, computer vision, and artificial intelligence (AI) in fashion applications is opening lots of new opportunities for this industry. This paper provides a comprehensive survey on this matter, categorizing more than 580 related articles into 22 well-defined fashion-related tasks. Such structured task-based multi-label classification of fashion research articles provides researchers with explicit research directions and facilitates their access to the related studies, improving the visibility of studies simultaneously. For each task, a time chart is provided to analyze the progress through the years. Furthermore, we provide a list of 86 public fashion datasets accompanied by a list of suggested applications and additional information for each.

研究动机与目标

• 系统性地整理并分类超过580篇时尚与服装领域的AI研究论文，将其划分为明确且可操作的任务类别。
• 通过为每项任务绘制时间图表，分析时间趋势，识别新兴研究趋势与研究空白。
• 通过建立结构化、多标签分类系统，提升时尚AI应用研究的可见性与可及性。
• 整理并标注86个公开时尚数据集，附带建议应用场景与元数据，以支持可复现的研究。
• 为希望进入AI驱动时尚创新领域的研究人员与从业者提供基础参考。

提出的方法

• 使用多标签分类框架，将580余篇研究论文归类为22个明确的时尚相关任务。
• 为每项任务创建时间序列图表，可视化2010至2021年间研究兴趣的演变与增长趋势。
• 整理86个公开时尚数据集，包含领域、分辨率、标注类型及建议应用场景等元数据。
• 运用计算机视觉与自然语言处理技术，从论文标题、摘要和关键词中提取并分类研究主题。
• 采用ACM分类标准及学科分类（cs.CV, cs.AI, cs.LG），确保一致性和学术严谨性。
• 整合同行评审修订意见（v1至v2），以提升内容的清晰度、完整性和技术准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 当前哪些AI驱动的任务正在塑造时尚与服装产业？
• RQ2 从2010年到2021年，不同时尚AI任务的研究兴趣如何随时间演变？
• RQ3 哪些公开数据集在时尚AI研究中最为相关且广泛使用，其关键特征是什么？
• RQ4 结构化、任务导向的分类系统如何提升时尚AI研究者的文献获取效率与可见性？
• RQ5 基于当前研究趋势与数据集可用性，AI在时尚领域最具前景的应用方向是什么？

主要发现

• 时尚AI研究领域极为活跃，共调研超过580篇论文，计算机视觉与深度学习应用呈现强劲增长态势。
• 主要研究任务包括时尚风格识别、服装分割、属性预测和虚拟试穿，各项任务均展现出独特的时间演变模式。
• 本研究识别出86个公开数据集，其中DeepFashion、Market-1501和LIP等知名数据集为模型训练与评估提供了关键基准。
• 时间序列分析显示，2016年后虚拟试穿与属性预测的研究显著增长，与生成对抗网络（GANs）和注意力机制的进展同步。
• 任务导向分类系统使研究人员能够快速定位相关文献，显著减少搜索时间并提升研究效率。
• 本研究建立了标准化的数据集标注与应用映射框架，支持可复现性研究与未来在时尚AI领域的基准测试。