Learning Fashion Compatibility with Bidirectional LSTMs

The ubiquity of online fashion shopping demands effective recommendation services for customers. In this paper, we study two types of fashion recommendation: (i) suggesting an item that matches existing components in a set to form a stylish outfit (a collection of fashion items), and (ii) generating an outfit with multimodal (images/text) specifications from a user. To this end, we propose to jointly learn a visual-semantic embedding and the compatibility relationships among fashion items in an end-to-end fashion. More specifically, we consider a fashion outfit to be a sequence (usually from top to bottom and then accessories) and each item in the outfit as a time step. Given the fashion items in an outfit, we train a bidirectional LSTM (Bi-LSTM) model to sequentially predict the next item conditioned on previous ones to learn their compatibility relationships. Further, we learn a visual-semantic space by regressing image features to their semantic representations aiming to inject attribute and category information as a regularization for training the LSTM. The trained network can not only perform the aforementioned recommendations effectively but also predict the compatibility of a given outfit. We conduct extensive experiments on our newly collected Polyvore dataset, and the results provide strong qualitative and quantitative evidence that our framework outperforms alternative methods.Comment: ACM MM 1

Creating Capsule Wardrobes from Fashion Images

We propose to automatically create capsule wardrobes. Given an inventory of candidate garments and accessories, the algorithm must assemble a minimal set of items that provides maximal mix-and-match outfits. We pose the task as a subset selection problem. To permit efficient subset selection over the space of all outfit combinations, we develop submodular objective functions capturing the key ingredients of visual compatibility, versatility, and user-specific preference. Since adding garments to a capsule only expands its possible outfits, we devise an iterative approach to allow near-optimal submodular function maximization. Finally, we present an unsupervised approach to learn visual compatibility from "in the wild" full body outfit photos; the compatibility metric translates well to cleaner catalog photos and improves over existing methods. Our results on thousands of pieces from popular fashion websites show that automatic capsule creation has potential to mimic skilled fashionistas in assembling flexible wardrobes, while being significantly more scalable.Comment: Accepted to CVPR 201

Strategi diplomasi budaya Indonesia Tahun 2016-2019 menuju Pusat Fesyen Muslim Dunia

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji strategi diplomasi budaya Indonesia tahun 2016-2019 menuju pusat fesyen Muslim dunia. Sebagai anggota Organisasi Kerjasama Negara Islam (OKI), Indonesia termasuk dalam pengekspor produk fesyen Muslim terbesar ke-3 di dunia, saat ini pemerintah terus mendorong Indonesia menjadi pusat fesyen Muslim dunia. Metode yang digunakan adalah metode kualitatif deskriptif guna menjelaskan secara rinci mengenai latar belakang hingga operasionalisasi strategi diplomasi budaya Indonesia menuju fesyen Muslim dunia. Dalam penelitian ini, teknik pengumpulan data yang digunakan ialah teknik wawancara dan dokumentasi. Untuk menjelaskan fenomena tersebut, penelitian ini mengunakan konsep diplomasi budaya dan diplomasi multi jalur. Dari hasil penelitian ini ditemukan bahwa strategi yang dilakukan oleh pemerintah dibawah kementerian perindustian dan para desainer atau pelaku usaha IKM adalah 1) Mengikuti ajang peragaan busana Muslim. 2) Membuat ajang peragaan busana Muslim di Indonesia. 3) Memasarkan fesyen Muslim melalui e-commerce

Computational Technologies for Fashion Recommendation: A Survey

Fashion recommendation is a key research field in computational fashion research and has attracted considerable interest in the computer vision, multimedia, and information retrieval communities in recent years. Due to the great demand for applications, various fashion recommendation tasks, such as personalized fashion product recommendation, complementary (mix-and-match) recommendation, and outfit recommendation, have been posed and explored in the literature. The continuing research attention and advances impel us to look back and in-depth into the field for a better understanding. In this paper, we comprehensively review recent research efforts on fashion recommendation from a technological perspective. We first introduce fashion recommendation at a macro level and analyse its characteristics and differences with general recommendation tasks. We then clearly categorize different fashion recommendation efforts into several sub-tasks and focus on each sub-task in terms of its problem formulation, research focus, state-of-the-art methods, and limitations. We also summarize the datasets proposed in the literature for use in fashion recommendation studies to give readers a brief illustration. Finally, we discuss several promising directions for future research in this field. Overall, this survey systematically reviews the development of fashion recommendation research. It also discusses the current limitations and gaps between academic research and the real needs of the fashion industry. In the process, we offer a deep insight into how the fashion industry could benefit from fashion recommendation technologies. the computational technologies of fashion recommendation

Extending Knowledge Graphs with Subjective Influence Networks for personalized fashion

International audienceThis chapter shows Stitch Fix's industry case as an applied fashion application in cognitive cities. Fashion goes hand in hand with the economic development of better methods in smart and cognitive cities, leisure activities and consumption. However, extracting knowledge and actionable insights from fashion data still presents challenges due to the intrinsic subjectivity needed to effectively model the domain. Fashion ontologies help address this, but most existing such ontologies are "clothing" ontologies, which consider only the physical attributes of garments or people and often model subjective judgements only as opaque categorizations of entities. We address this by proposing a supplementary ontological approach in the fashion domain based on subjective influence networks. We enumerate a set of use cases this approach is intended to address and discuss possible classes of prediction questions and machine learning experiments that could be executed to validate or refute the model. We also present a case study on business models and monetization strategies for digital fashion, a domain that is fast-changing and gaining the battle in the digital domain

Semantic Attributes for Transfer Learning in Visual Recognition

Angetrieben durch den Erfolg von Deep Learning Verfahren wurden in Bezug auf künstliche Intelligenz erhebliche Fortschritte im Bereich des Maschinenverstehens gemacht. Allerdings sind Tausende von manuell annotierten Trainingsdaten zwingend notwendig, um die Generalisierungsfähigkeit solcher Modelle sicherzustellen. Darüber hinaus muss das Modell jedes Mal komplett neu trainiert werden, sobald es auf eine neue Problemklasse angewandt werden muss. Dies führt wiederum dazu, dass der sehr kostenintensive Prozess des Sammelns und Annotierens von Trainingsdaten wiederholt werden muss, wodurch die Skalierbarkeit solcher Modelle erheblich begrenzt wird. Auf der anderen Seite bearbeiten wir Menschen neue Aufgaben nicht isoliert, sondern haben die bemerkenswerte Fähigkeit, auf bereits erworbenes Wissen bei der Lösung neuer Probleme zurückzugreifen. Diese Fähigkeit wird als Transfer-Learning bezeichnet. Sie ermöglicht es uns, schneller, besser und anhand nur sehr weniger Beispiele Neues zu lernen. Daher besteht ein großes Interesse, diese Fähigkeit durch Algorithmen nachzuahmen, insbesondere in Bereichen, in denen Trainingsdaten sehr knapp oder sogar nicht verfügbar sind. In dieser Arbeit untersuchen wir Transfer-Learning im Kontext von Computer Vision. Insbesondere untersuchen wir, wie visuelle Erkennung (z.B. Objekt- oder Aktionsklassifizierung) durchgeführt werden kann, wenn nur wenige oder keine Trainingsbeispiele existieren. Eine vielversprechende Lösung in dieser Richtung ist das Framework der semantischen Attribute. Dabei werden visuelle Kategorien in Form von Attributen wie Farbe, Muster und Form beschrieben. Diese Attribute können aus einer disjunkten Menge von Trainingsbeispielen gelernt werden. Da die Attribute eine doppelte, d.h. sowohl visuelle als auch semantische, Interpretation haben, kann Sprache effektiv genutzt werden, um den Übertragungsprozess zu steuern. Dies bedeutet, dass Modelle für eine neue visuelle Kategorie nur anhand der sprachlichen Beschreibung erstellt werden können, indem relevante Attribute selektiert und auf die neue Kategorie übertragen werden. Die Notwendigkeit von Trainingsbildern entfällt durch diesen Prozess jedoch vollständig. In dieser Arbeit stellen wir neue Lösungen vor, semantische Attribute zu modellieren, zu übertragen, automatisch mit visuellen Kategorien zu assoziieren, und aus sprachlichen Beschreibungen zu erkennen. Zu diesem Zweck beleuchten wir die attributbasierte Erkennung aus den folgenden vier Blickpunkten: 1) Anders als das gängige Modell, bei dem Attribute global gelernt werden müssen, stellen wir einen hierarchischen Ansatz vor, der es ermöglicht, die Attribute auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu lernen. Wir zeigen zudem, wie die Struktur zwischen den Kategorien effektiv genutzt werden kann, um den Lern- und Transferprozess zu steuern und damit diskriminative Modelle für neue Kategorien zu erstellen. Mit einer gründlichen experimentellen Analyse demonstrieren wir eine deutliche Verbesserung unseres Modells gegenüber dem globalen Ansatz, insbesondere bei der Erkennung detailgenauer Kategorien. 2) In vorherrschend attributbasierten Transferansätzen überwacht der Benutzer die Zuordnung zwischen den Attributen und den Kategorien. Wir schlagen in dieser Arbeit vor, die Verbindung zwischen den beiden automatisch und ohne Benutzereingriff herzustellen. Unser Modell erfasst die semantischen Beziehungen, welche die Attribute mit Objekten koppeln, um ihre Assoziationen vorherzusagen und unüberwacht auszuwählen welche Attribute übertragen werden sollen. 3) Wir umgehen die Notwendigkeit eines vordefinierten Vokabulars von Attributen. Statt dessen schlagen wir vor, Enyzklopädie-Artikel zu verwenden, die Objektkategorien in einem freien Text beschreiben, um automatisch eine Menge von diskriminanten, salienten und vielfältigen Attributen zu entdecken. Diese Beseitigung des Bedarfs eines benutzerdefinierten Vokabulars ermöglicht es uns, das Potenzial attributbasierter Modelle im Kontext sehr großer Datenmengen vollends auszuschöpfen. 4) Wir präsentieren eine neuartige Anwendung semantischer Attribute in der realen Welt. Wir schlagen das erste Verfahren vor, welches automatisch Modestile lernt, und vorhersagt, wie sich ihre Beliebtheit in naher Zukunft entwickeln wird. Wir zeigen, dass semantische Attribute interpretierbare Modestile liefern und zu einer besseren Vorhersage der Beliebtheit von visuellen Stilen im Vergleich zu anderen Darstellungen führen

PENGARUH TREND BUSANA MUSLIMAH TERHADAP GAYA BUSANA KULIAH MUSLIMAH MAHASISWA JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: 1) Trend busana muslimah yang sedang berkembang di Indonesia; 2) Gaya busana kuliah muslimah mahasiswa jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi UNY; 3) Pengaruh dari trend busana muslimah terhadap gaya busana kuliah muslimah mahasiswa jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi UNY. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan pendekatan korelasional. Populasi penelitian ini adalah mahasiswi jurusan manajemen angkatan 2014 sejumlah 455 orang. Ukuran sampel penelitian sebanyak 129 orang yang ditentukan dengan teknik proportionate stratified random sampling. Pengumpulan data dilaksanakan melalui angket, observasi dan dokumentasi. Analisis data dilakukan dengan analisis deskriptif dan regresi. Hasil penelitian menunjukkan: 1) Perkembangan trend busana muslimah di Indonesia yang dianalisis melalui majalah busana muslimah tahun 2017 meliputi beberapa jenis styling seperti gamis, khimar, blus, tunik, kulot, celana, rok, longvest, cardigan, blazer, jumpsuit dan pashmina. Berdasarkan analisis terhadap majalah busana muslimah tahun 2017 tersebut di atas diperoleh hasil perhitungan untuk kategori styling trend busana muslimah yang paling banyak muncul adalah gamis dengan prosentase 42,6% dan blus dengan prosentase 32,6%; 2) Begitu pula dengan penggunaan gaya busana kuliah muslimah yang dianalisis terhadap mahasiswa Jurusan Manajemen FE UNY meliputi beberapa jenis styling seperti gamis, khimar, blus, tunik, kulot, celana, rok, longvest, cardigan, blazer, jumpsuit dan pashmina. Berdasarkan analisis terhadap mahasiswa Jurusan Manajemen FE UNY diperoleh hasil perhitungan untuk kategori styling gaya busana kuliah muslimah mahasiswa yang paling banyak muncul adalah gamis dengan prosentase 34,9% dan blus dengan prosentase 30,2%; 3) Terdapat pengaruh trend busana muslimah terhadap gaya busana kuliah muslimah mahasiswa Jurusan Manajemen Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta. Hal tersebut terbukti dari hasil uji hipotesis menggunakan analisis anova regresi linier sederhana b dengan nilai FHitung = 34,032 dan ditunjukkan dengan nilai signifikansi 0.000. Hasil dari analisis tersebut menunjukkan bahwa trend busana muslimah mempengaruhi gaya busana kuliah muslimah mahasiswa manajemen sebesar 34,032% serta sebesar 65,968 % dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dikaji dalam penelitian ini