深層学習を用いたアパレルアイテム平置き画像から着装状態への変換

抄録

この研究は，アパレルアイテムの画像変換に関する研究である．アイテム画像は様々な状態～平置きや着装等～で撮影されるため，変換が難しい．そこで我々は，深層学習，その中でも敵対的生成ネットワークを用いた'pix2pix'を精査/改良することを試み，新規の2段階システムを提案する．いくつかの実験によるStructual Similarity値の分析の結果，我々の提案手法が先行研究より優れていることが明らかになった．さらに，目視による検討により，我々の手法はジッパーやボタンのようなディテール，細かい水玉のような模様を再現できることを確認した．この知見は非常に重要である．何故なら，ボタンが欠けたアイテムは，オリジナルのアイテムとは全く異なるアイテムとして知覚されるからである．