FashionFail: Addressing Failure Cases in Fashion Object Detection and Segmentation

📄 arXiv: 2404.08582v1 📥 PDF

作者: Riza Velioglu, Robin Chan, Barbara Hammer

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-04-12

备注: to be published in 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

DOI: 10.1109/IJCNN60899.2024.10651287

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出FashionFail以解决时尚物体检测与分割中的失败案例问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时尚物体检测 数据集构建 模型鲁棒性 图像分割 数据增强 电商应用

📋 核心要点

  1. 现有的时尚物体检测与分割模型在处理非模特穿着的服装和特写镜头时表现不佳，存在明显的局限性。
  2. 本文提出了FashionFail数据集，并开发了一种新颖的注释工具，以提高模型在复杂场景下的鲁棒性。
  3. 通过基线实验，使用简单的数据增强方法，显著提升了模型在特定失败案例中的表现，推动了相关研究的发展。

📝 摘要（中文）

在在线购物图像的时尚物体检测与分割领域，现有的先进时尚解析模型在处理非模特穿着的服装和特写镜头时存在局限性。为了解决这些失败案例，本文引入了FashionFail，一个用于物体检测和分割的新时尚数据集。该数据集通过一种新颖的注释工具高效地进行整理，利用了最新的基础模型。FashionFail的主要目标是作为评估模型鲁棒性的测试平台。我们的分析揭示了领先模型（如Attribute-Mask R-CNN和Fashionformer）的不足。此外，我们提出了一种基线方法，使用简单的数据增强来缓解常见的失败案例并提高模型的鲁棒性。通过这项工作，我们旨在激励和支持时尚物品检测与分割的进一步研究，以便于工业应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有时尚物体检测与分割模型在非模特穿着服装和特写镜头下的失败案例问题。这些模型在这些特定场景中表现不佳，导致检测和分割效果不理想。

核心思路：论文的核心思路是构建FashionFail数据集，并利用新颖的注释工具来提高模型的鲁棒性。通过系统地分析现有模型的不足，提出了一种基线方法来缓解这些问题。

技术框架：整体架构包括数据集的构建、注释工具的开发和基线模型的训练。数据集包含多样化的时尚图像，注释工具则利用基础模型进行高效标注。

关键创新：最重要的技术创新点在于FashionFail数据集的创建及其注释工具的设计。这一工具的使用使得数据标注更加高效，且能够覆盖更多复杂场景。

关键设计：在模型训练中，采用简单的数据增强策略以提高模型的鲁棒性。损失函数和网络结构的具体设置未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多技术细节。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，使用FashionFail数据集进行训练的模型在处理特定失败案例时，性能显著提升。与基线模型相比，采用数据增强策略后，模型的鲁棒性提高了XX%（具体数据需参考原文），有效缓解了常见的检测和分割问题。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括在线时尚零售、虚拟试衣间和时尚推荐系统等。通过提高时尚物体检测与分割的准确性，FashionFail数据集及其相关工具可为电商平台提供更好的用户体验，推动智能购物技术的发展。

📄 摘要（原文）

In the realm of fashion object detection and segmentation for online shopping images, existing state-of-the-art fashion parsing models encounter limitations, particularly when exposed to non-model-worn apparel and close-up shots. To address these failures, we introduce FashionFail; a new fashion dataset with e-commerce images for object detection and segmentation. The dataset is efficiently curated using our novel annotation tool that leverages recent foundation models. The primary objective of FashionFail is to serve as a test bed for evaluating the robustness of models. Our analysis reveals the shortcomings of leading models, such as Attribute-Mask R-CNN and Fashionformer. Additionally, we propose a baseline approach using naive data augmentation to mitigate common failure cases and improve model robustness. Through this work, we aim to inspire and support further research in fashion item detection and segmentation for industrial applications. The dataset, annotation tool, code, and models are available at \url{https://rizavelioglu.github.io/fashionfail/}.