阿里iDST CVPR 2017论文解读：视频衣物精确检索

阿里iDST CVPR 2017论文解读：视频衣物精确检索
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论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Cheng_Video2Shop_Exact_Matching_CVPR_2017_paper.pdf

阿里巴巴 iDST 视频分析团队被 CVPR 2017 收录的论文《从视频到电商：视频衣物精确检索》围绕视频电商业务场景，提出了一个在线视频衣物精确检索系统。该系统能够满足用户在观看影视剧时想要同时购买明星同款的需求。整个系统采用了目前最先进的衣物检测和跟踪技术。针对明星同款检索中存在的多角度、多场景、遮挡等问题。提出可变化的深度树形结构（Reconfigurable Deep Tree structure）利用多帧之间的相似匹配解决单一帧检索存在的遮挡、模糊等问题。该结构可以认为是对现有 attention 模型的一种扩展，可以用来解决多模型融合问题。