Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ディープラーニングでコーデを提案/FashionTechMeetup#4
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
tn1031
June 07, 2017
Technology
0
2.4k
ディープラーニングでコーデを提案/FashionTechMeetup#4
tn1031
June 07, 2017
Tweet
Share
More Decks by tn1031
See All by tn1031
Outfit Generation and Style Extraction via Bidirectional LSTM and Autoencoder
tn1031
0
150
インタラクティブな属性操作が可能なファッションアイテム検索/attribute manipulation survey
tn1031
0
1.2k
Autoencoderを用いたOutfitからのスタイル抽出/style auto encoder
tn1031
0
13k
fashion_workshop_survey/Size Recommendation System for Fashion E-commerce
tn1031
0
290
画像を用いたファッションアイテム検索/Image Retrieval for Fashion
tn1031
0
5.6k
ファッションアイテム検索における深層学習の活用/Fashion Item Retrieval using Deep Learning
tn1031
0
2.4k
KDD 2016勉強会/Images Don’t Lie: Transferring Deep Visual Semantic Features to Large-Scale Multimodal Learning to Rank
tn1031
0
1k
ファッションのコーディネートを自動生成してみた/FashionTech Talks Tokyo #1 LT
tn1031
2
1.2k
Fashion Tech x Machine Learning/twm_fashion_ml
tn1031
5
5.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
10Xにおける品質保証活動の全体像と改善 #no_more_wait_for_test
nihonbuson
PRO
2
320
コスト削減から「セキュリティと利便性」を担うプラットフォームへ
sansantech
PRO
3
1.6k
20260204_Midosuji_Tech
takuyay0ne
1
160
コミュニティが変えるキャリアの地平線:コロナ禍新卒入社のエンジニアがAWSコミュニティで見つけた成長の羅針盤
kentosuzuki
0
130
Agile Leadership Summit Keynote 2026
m_seki
1
650
クレジットカード決済基盤を支えるSRE - 厳格な監査とSRE運用の両立 (SRE Kaigi 2026)
capytan
6
2.8k
プロポーザルに込める段取り八分
shoheimitani
1
590
30万人の同時アクセスに耐えたい!新サービスの盤石なリリースを支える負荷試験 / SRE Kaigi 2026
genda
4
1.3k
~Everything as Codeを諦めない~ 後からCDK
mu7889yoon
3
460
OWASP Top 10:2025 リリースと 少しの日本語化にまつわる裏話
okdt
PRO
3
830
Amazon Bedrock Knowledge Basesチャンキング解説!
aoinoguchi
0
160
Context Engineeringが企業で不可欠になる理由
hirosatogamo
PRO
3
630
Featured
See All Featured
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
520
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
100
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
240
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.6k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
0
260
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
408
66k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
2.1k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.1k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
0
240
Transcript
σΟʔϓϥʔχϯάͰίʔσΛఏҊ !UO7"4*-: JOD 'BTIJPO5FDI.FFUVQ
ίʔσΛఏҊ͢Δ w ϑΝογϣϯͰѻ͏ը૾ w Γ͍ͨ͜ͱ ࣮ݱํ๏ w $//Λ༻͍ͨಛநग़ w εφοϓը૾ͷදݱ
w ݕࡧͷΈ ࣮ݧ ·ͱΊ "HFOEB
w தଜຏ!UO w σʔλαΠΤϯςΟετ w લ৬ɿ4* w ࣄɿػցֶशɾը૾ೝࣝ w ΞϧΰϦζϜͷ։ൃ
ࣗݾհ !UO
3&4&"3$)ˍ%&7&-01.&/5 ࣗࣾͰഓͬͨ։ൃٕज़ͷఏڙ ɾΞϓϦ։ൃ ɾΫϩʔϦϯά ɾػցֶश ɾσΟʔϓϥʔχϯά ɾը૾ղੳ
։ൃٕͨ͠ज़ Ϟσϧண༻ը૾ εφοϓը૾ ΛΫΤϦͱͯ͠ը૾Λݕࡧ͢Δ ΫΤϦը૾ ݕग़ ݕࡧ
ίʔσΛఏҊ͢Δ w ϑΝογϣϯͰѻ͏ը૾ w Γ͍ͨ͜ͱ ࣮ݱํ๏ w $//Λ༻͍ͨಛநग़ w εφοϓը૾ͷදݱ
w ݕࡧͷΈ ࣮ݧ ·ͱΊ "HFOEB
ϑΝογϣϯͰѻ͏ը૾ ը૾ͱεφοϓը૾ͱ͍͏छྨͷυϝΠϯ͕ଘࡏ͢Δ w ஔ͖ࡱΓϚωΩϯͷը૾͕ଟ͍ w ਖ਼໘͔ΒΈͨ࣌ͷσβΠϯ͕Θ͔Γ͍͢ w ண༻Πϝʔδ͕༙͖ʹ͍͘
ը ૾ ε φ ο ϓ ը ૾ ը૾ ಛ w Ϟσϧ͕ண༻ͨ͠ը૾ w ண༻࣌ͷҹίʔσΟωʔτͷࢀߟʹͳΔ w ϙʔζഎܠʹΛڽΒ͍ͯ͠Δ
Γ͍ͨ͜ͱ ͷண༻ΠϝʔδΛఏڙ͍ͨ͠ w ண༻Πϝʔδͷఏڙར༻γʔϯͷى w ίʔσΟωʔτͷఏҊ ৄࡉΛΈ͍ͯΔϢʔβʔʹͱࣅ͍ͯΔΞΠςϜΛ ͬͨεφοϓը૾Λදࣔ͢Δ
ίʔσΛఏҊ͢Δ w ϑΝογϣϯͰѻ͏ը૾ w Γ͍ͨ͜ͱ ࣮ݱํ๏ w $//Λ༻͍ͨಛநग़ w εφοϓը૾ͷදݱ
w ݕࡧͷΈ ࣮ݧ ·ͱΊ "HFOEB
$//Λ༻͍ͨಛநग़ ΞΠςϜͷಛΛ$//ͰϕΫτϧԽ͢Δ w ը૾͔ΒΞΠςϜͷಛΛநग़ͯ͠ϕΫτϧԽ͢Δ w ϕΫτϧಉ࢜ͷҐஔؔྨࣅͱΈͳ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δ ಛྔۭؒ f(x) ͍ۙ(ࣅ͍ͯΔ)
ԕ͍(ࣅ͍ͯͳ͍) ը૾σʔλ ॎԣ480pixelͷ߹ɺ࣍ݩ 480x480x3 = 691200 dim ը૾ಛྔ ը૾σʔλΛදݱ͢Δ࣍ͷϕΫτϧ ѹॖ ؔʹCNNΛ࠾༻
$//Λ༻͍ͨಛநग़ ͷྨࣅͷؔUSJQMFUMPTTͰධՁ͢Δ Anchor Positive Negative CNN CNN CNN w
ը૾ͷυϝΠϯʹؔͳ͘ڞ௨ͷωοτϫʔΫΛ͏ w ࣅ͍ͯΔը૾ಉ࢜ۙͮ͘Α͏ʹʗࣅ͍ͯͳ͍ը૾ಉ࢜ԕ͔͟ΔΑ͏ʹ Embedding margin ֶश Embedding
εφοϓը૾ͷදݱ εφοϓը૾ʹؚ·ΕΔΞΠςϜͷಛྔΛΧςΰϦຖʹܭࢉ͢Δ w εφοϓը૾͔Β֤ΧςΰϦͷΞΠςϜΛݕग़ͯ͠ύʔε w ͦΕͧΕͷಛྔΛ·ͱΊͯεφοϓը૾ͷදݱͱ͢Δ UPQTUPQTྖҬ͔Βநग़ͨ͠ಛྔ QBOUTQBOUTྖҬ͔Βநग़ͨ͠ಛྔ CBHTCBHTྖҬ͔Βநग़ͨ͠ಛྔ
GPPUXFBSGPPUXFBSྖҬ͔Βநग़ͨ͠ಛྔ \ εφοϓը૾ ݕग़ εφοϓը૾ͷදݱ
ݕࡧͷΈ छྨͷϞδϡʔϧ͔ΒͳΔ w ݕग़Ϟδϡʔϧεφοϓը૾Λύʔεͯ͠ಛྔΛܭࢉ͓ͯ͘͠ w ݕࡧϞδϡʔϧը૾͔ΒύʔεࡁΈεφοϓը૾Λݕࡧ͢Δ ݕग़ ݕࡧ εφοϓը૾
ΞΠςϜྖҬ ݕग़ Ϟδϡʔϧ ݕࡧ Ϟδϡʔϧ IUUQBSYJWPSHBCT
ίʔσΛఏҊ͢Δ w ϑΝογϣϯͰѻ͏ը૾ w Γ͍ͨ͜ͱ ࣮ݱํ๏ w $//Λ༻͍ͨಛநग़ w εφοϓը૾ͷදݱ
w ݕࡧͷΈ ࣮ݧ ·ͱΊ "HFOEB
࣮ݧ݁Ռ1/2 ΫΤϦը૾ ݕࡧ݁Ռ
࣮ݧ݁Ռ2/2 ΫΤϦը૾ ݕࡧ݁Ռ
ίʔσΛఏҊ͢Δ w ϑΝογϣϯͰѻ͏ը૾ w Γ͍ͨ͜ͱ ࣮ݱํ๏ w $//Λ༻͍ͨಛநग़ w εφοϓը૾ͷදݱ
w ݕࡧͷΈ ࣮ݧ ·ͱΊ "HFOEB
w ը૾͔Βεφοϓը૾Λݕࡧ͢ΔΈΛఏҊ w ண༻Πϝʔδͷىʗར༻γʔϯͷى w ίʔσΟωʔτͷఏҊ w σΟʔϓϥʔχϯάΛ༻͍࣮ͯݱ w ݕग़ͱݕࡧͷΈ߹Θͤ
w ྨࣅͷධՁʹUSJQMFUMPTTΛ༻͍Δ w ༻ײ w େࡶͳಛଊ͑ΒΕ͍ͯΔ w ৎײͷΑ͏ʹࡉ͔͍ಛνϡʔχϯάޙॲཧͰٵऩ w ݕग़ͷਫ਼͕ݕࡧਫ਼ʹӨڹ͢Δ ·ͱΊ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠