巡检“局部抄袭”,阿里服饰版权算法被人工智



2 月 7 日至 12 日,AAAI 2020 在美国纽约召开。

近日,由阿里安全和浙江大学合作研发的创新AI算法提出了一种面向服饰版权保护的属性感知细粒度相似度学习方法, 解读这项技术的论文《Fine-Grained Fashion Similarity Learning by Attribute-Specific Embedding Network》(《面向服饰版权保护的属性感知的细粒度相似度学习》)被全球人工智能顶级会议AAAI 2020 收录。

这算法从传统关注整体相似度细化到能够关注于局部区域的特定属性的相似度,从而进一步提升了甄别“局部抄袭”的准确率,为服饰版权保护提供更强大的技术支持。

简单说,以前 A 品牌推出了一件连衣裙原创爆款,B品牌趁机推出了“同款”,B还很"机智"地修改了连衣裙的裙长、领型或袖型,以此规避知识产权纠纷,让人气愤不已。不过,有了这项技术,这种做法就行不通了。

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巡检“局部抄袭”,阿里服饰版权算法被人工智

服饰版权保护度量法

从视觉角度如何对原创设计进行保护是“服饰理解”面临的一个重要问题,也是长久以来的一个巨大挑战。

服饰图像通常伴随着严重的变形,在风格、纹理、背景上也存在巨大的差异。现有的服饰理解方法在in-shop clothes retrieval [1, 2],cross-domain fashion retrieval [3, 4] 以及fashion compatibility prediction [5, 6] 等任务上进行了广泛的研究。

这些方法倾向于考虑图像整体的特征,为各种服饰学习单一的特征空间。随着时尚产业的发展,服饰倾向于具有更加丰富的属性,单单从整体特征考虑已无法满足需求,并且,抄袭通常也不是整体的抄袭,可能仅模仿某种局部设计;再者,对服饰理解的进一步细化能够提高推荐系统的性能。

因此,浙江大学和阿里安全的研究者从服饰版权保护出发,基于专业定义的服饰属性, 探索一种灵活有效的细粒度服饰相似度度量方法。

巡检“局部抄袭”,阿里服饰版权算法被人工智

图 1 全局嵌入空间(左)特定属性的嵌入空间(右)

如图1所示,现有方法通常将两张图像映射到全局嵌入空间中度量相似性,而研究者提出的方法则根据不同的属性(比如领型设计、袖长)选择不同的嵌入空间,从而在相应的空间中计算在指定属性下服饰的相似性。比如,可以在领型设计空间度量两件服饰的领型设计是否相似,如果同为圆领,如何使得模型能够灵活地进行任务切换,根据不同的属性有不同的输出?

据上述算法的研究者之一、阿里安全图灵实验室高级算法专家华棠介绍,结合服饰属性具有“局部性”的固有特点,他们 利用视觉注意力机制将图像从全局特征空间映射到不同的特征子空间中,在子空间中度量具体角度下的图像相似度。

这种方法具有两个优点,第一,不同属性映射到不同子空间中,在不同子空间中度量细粒度的相似关系;第二,模型能够端到端学习,不同相似性角度下的度量关系互相不影响,可以同时训练。

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融合图像特征,属性嵌入

研究者提出了一个 Attribute-Specific Embedding Network (ASEN) 模型来学习多个特定属性的嵌入空间。

ASEN 模型的整体结构模型由三部分组成: 特征提取、属性感知的空间注意力(ASA)和感知的通道注意力(ACA) 。

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图 2 ASEN架构图

考虑到特定属性的特征通常与图像的特定区域有关,只需要关注某些相关区域。因此,研究者设计了 ASA 模块,该模块在特定属性的引导下定位图像中与给定属性相关的服饰部位。

尽管属性感知的空间注意力能够自适应地聚焦于图像中的特定区域,但是相同区域仍可能与多个属性相关,例如,领型设计属性和领型颜色属性都与领型周围的区域相关联。因此,研究者在ASA的基础上进一步设计了ACA 模块,同样在属性的指导下捕捉与属性相关的特征元素。

特征提取模块通过卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)提取图像特征,ASA和ACA处于旁路,顺序对CNN提取到的特征进行条件化映射。注意力模块以额外的属性输入为引导,融合条件和图像特征,使得最终的图像特征满足需要。

ASA 采用attention map的方式,通过融合图像特征和属性嵌入,产生注意力权重。首先属性经过编码,通过嵌入(Embed)和复制(Duplicate)操作被映射到公共度量空间中,图像特征同样经过一步变换(1x1 conv)映射到同样的空间中。属性嵌入和图像特征经过内积运算在不同的空间位置上产生不同的相似度比较值,对不同通道上的相似度比较结果进行聚合(1x1 conv)将得到一个attention map用来调整原图像特征在空间域上的分布。




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