Ein starker Baseline für die Modeabfrage mit Person-Re-Identification-Modellen

Die Modeabfrage ist die anspruchsvolle Aufgabe, ein exaktes Match für Modeartikel innerhalb eines Bildes zu finden. Schwierigkeiten ergeben sich aus der feinkörnigen Natur von Bekleidungsstücken sowie der sehr großen intra- und interklassigen Variabilität. Zudem stammen die Abfrage- und Quellbilder für diese Aufgabe üblicherweise aus unterschiedlichen Domänen – Street-Fotos beziehungsweise Katalogfotos. Aufgrund dieser Unterschiede besteht ein erheblicher Abstand hinsichtlich Qualität, Beleuchtung, Kontrast, Hintergrundstörungen und Darstellung der Artikel zwischen den Domänen. Folglich ist die Modeabfrage ein aktives Forschungsfeld sowohl in der Akademie als auch in der Industrie.Angetrieben durch jüngste Fortschritte im Bereich der Person Re-Identification (ReID) adaptieren wir führende ReID-Modelle für den Einsatz in der Modeabfrage. Wir stellen ein einfaches Baseline-Modell für die Modeabfrage vor, das trotz einer deutlich einfacheren Architektur die vorherigen State-of-the-Art-Ergebnisse erheblich übertrifft. Wir führen umfassende Experimente an den Datensätzen Street2Shop und DeepFashion durch und bestätigen unsere Ergebnisse. Schließlich schlagen wir eine cross-domain-(cross-dataset-)Evaluierungsmethode vor, um die Robustheit von Modellen für die Modeabfrage zu testen.