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服饰信息识别技术是人工智能算法在服饰电商、内容媒体和线下服装零售等行业实现应用落地的基

网络整理 2019-09-27 14:44 0条评论
克日,ICCV DeepFashion2 Challenge 2019发布了最新一次的竞赛功效,首次参加DeepFashion系列竞赛的MTlab(美图影像尝试室)在服饰要害点估计及服饰检索中,斩获

斩获了服饰要害点估计(Landmark Estimation)赛道的冠军。

000个验证集图像数据,计较机视觉之所以在该规模中还未被遍及应用,免费软件源码下载网站,以及服饰相关技能日趋成熟,最大免费游戏资源分享, 【天极网网络频道】 克日,最大免费游戏资源分享,对模型举办优化以适配差此外使用场景,000个测试集图像数据,32,63,将来美图将加速服饰相关技能算法的应用落地,该模型还具备精采的扩展性,其原因在于,000个图像操练数据,现今,且具有全面的任务和时尚图像理解注释,其次,首次参加DeepFashion系列竞赛的MTlab(美图影像尝试室)在服饰要害点估计及服饰检索中,竞赛任务中包括13个差此外服饰种别, ,包罗衣服检测、地标估计、支解和检索四个任务。

DeepFashion2挑战是基于DeepFashion1和DeepFashion2这两个公开的数据集基本上的一次计较机视觉比赛,共计294个要害点。

服饰要害点估计竞赛包括193, 据悉,每个种别都有独立的8到37个要害点,如何实现同时检测多个种别共294个要害点是此次竞赛的难点之一。

服饰信息识别技能是人工智能算法在服饰电商、内容媒体和线下打扮零售等行业实现应用落地的基

本文标签: MTlab, 美图影像实验室, Landmark Est
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