[论文解读] Using Artificial Intelligence to Analyze Fashion Trends

Mengyun Shi, Van Dyk Lewis|arXiv (Cornell University)|May 3, 2020

3D Shape Modeling and Analysis参考文献 24被引用 7

一句话总结

本文提出一种由人工智能驱动的方法，通过在多样化的时尚图像数据集（包括在线零售和街拍照片）上训练计算机视觉模型，实现对服装的自动检测与属性分类（如风格、纹理和细节），从而实现对时装秀图像和视频中服装属性的准确、自动化提取，显著减少人工劳动并加快趋势预测速度。

ABSTRACT

Analyzing fashion trends is essential in the fashion industry. Current fashion forecasting firms, such as WGSN, utilize the visual information from around the world to analyze and predict fashion trends. However, analyzing fashion trends is time-consuming and extremely labor intensive, requiring individual employees' manual editing and classification. To improve the efficiency of data analysis of such image-based information and lower the cost of analyzing fashion images, this study proposes a data-driven quantitative abstracting approach using an artificial intelligence (A.I.) algorithm. Specifically, an A.I. model was trained on fashion images from a large-scale dataset under different scenarios, for example in online stores and street snapshots. This model was used to detect garments and classify clothing attributes such as textures, garment style, and details for runway photos and videos. It was found that the A.I. model can generate rich attribute descriptions of detected regions and accurately bind the garments in the images. Adoption of A.I. algorithm demonstrated promising results and the potential to classify garment types and details automatically, which can make the process of trend forecasting more cost-effective and faster.

研究动机与目标

• 解决时尚产业中人工进行趋势分析所面临的高人力与时间成本问题。
• 减少对人类专家在分类服装属性（如风格、纹理和设计细节）方面的依赖。
• 开发一种可扩展的、以数据驱动的AI系统，能够处理包括在线商店和街拍图像在内的多样化时尚图像来源。
• 实现在图像中自动、准确且高效地提取服装属性，以支持实时趋势预测。
• 证明使用人工智能替代或补充传统、劳动密集型方法在时尚预测中的可行性。

提出的方法

• 在涵盖多种场景（包括在线零售和街拍摄影）的大规模时尚图像数据集上训练深度学习模型。
• 采用卷积神经网络（CNNs）进行实例级别的服装检测与属性分类。
• 应用迁移学习技术，提升模型在不同图像领域（如时装秀与休闲街拍）之间的泛化能力。
• 设计多任务学习框架，同时实现服装检测与多个属性（如纹理、风格、轮廓）的预测。
• 采用边界框回归与分类头，实现对服装的定位与详细属性标签的分配。
• 在时装秀照片和视频上验证模型，评估其在真实世界趋势分析应用中的性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工智能模型是否能准确地在包括在线商店和街拍图像在内的多样化时尚图像来源中检测并分类服装属性？
• RQ2 与传统方法相比，人工智能在多大程度上能够减少分类时尚趋势所需的人工劳动？
• RQ3 该模型在时尚趋势分析中，对不同图像领域（如高质量时装秀图像与休闲街拍图像）的泛化能力如何？
• RQ4 人工智能系统能否以高精度生成对检测到的服装的丰富、详细描述，以支持趋势预测？
• RQ5 人工智能在多大程度上能够加速并降低时尚趋势分析的成本？

主要发现

• 该人工智能模型在包括在线商店和街拍图像在内的多样化图像来源中，成功检测出服装并准确分类了风格、纹理和设计细节等属性。
• 该模型展现出强大的泛化能力，在高分辨率时装秀图像和低质量街拍图像上均表现良好。
• 自动化属性提取显著减少了对人工分类的需求，优化了趋势分析流程。
• 该系统实现了对检测到的服装与其对应属性的可靠绑定，从而实现了从视觉输入中结构化提取数据。
• 结果表明，人工智能可作为时尚预测中人工趋势分析的可扩展且成本效益高的替代方案。
• 该方法在现有时尚预测工作流程中具有很强的集成潜力，可提升处理速度并降低运营成本。