ZOZO研究所、深層学習と集合マッチングのコーディネート選択 論文がECCVで採択

ZOZOテクノロジーズは13日、同社の研究開発組織「ZOZO研究所」の研究員らが執筆した論文「Exchangeable Deep Neural Networks for Set-to-Set Matching and Learning」（邦題：置換不変ニューラルネットワークによる深層集合マッチング）が、European Conference on Computer Vision（以下、ECCV）2020に採択されたと発表した。

この研究成果は、同所研究員である斎藤侑輝氏、中村拓磨氏、共同研究者で和歌山大学講師である八谷大岳氏、統計数理研究所・総合研究大学院大学教授 福水健次氏によるもの。

ECCVは、CVPR・ICCVと並ぶコンピュータビジョン分野における世界三大国際会議の一つ。隔年ごとに開催されており、第16回目となる本年度は、5025本の投稿から1361本の論文が採択された。

ZOZO研究所では、「ファッションを数値化する」をミッションとして研究開発を行っている。

コンピュータビジョンの学会では近年、ファッションデータを扱う論文で、特にファッションアイテムの親和性推定やファッション画像の生成、ファッション画像向けキーポイント検出、ファッションアイテムの推薦システムをテーマにしたものが増えているなか、同所においても、ファッションアイテム推薦基盤の構築に力を入れており、この研究を行うに至ったとしている。

ZOZO研究所は、8月24日から27日にオンラインにて開催されるECCV 2020本会議にてポスター発表を行う。

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「深層学習×集合マッチングによるコーディネート選択」

ZOZO研究所