StreetStyle

每天有数十亿张照片上传到照片共享服务。这些图像包含有关人们如何在世界各地生活的信息。在本文中，我们利用这些丰富的数据来了解全球时尚和风格趋势。我们提出了一个大规模视觉发现框架，分析世界各地数百万张图像中的服装和时尚，跨越数年。我们引入了一个带有服装属性注释的大规模人物照片数据集，并使用该数据集通过深度学习训练属性分类器。我们还提出了一种发现视觉一致的风格集群的方法，这些集群在这个庞大的数据集中捕获有用的视觉相关性。有了这些工具，我们分析了数百万张照片以获得视觉洞察力，对全球和每个城市的时尚选择和时空趋势进行了首创的分析。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

StreetStyle是一个大规模视觉发现数据集，旨在通过分析全球数百万张人物图像来研究服装和时尚趋势。它包含带有服装属性注释的照片，用于训练深度学习分类器，并支持发现视觉一致的风格集群。该数据集由康奈尔大学于2017年发布，相关研究论文已公开。