Reproducibility Companion Paper: Outfit Compatibility Prediction and Diagnosis with Multi-Layered Comparison Network

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F20%3A00347204" target="_blank" >RIV/68407700:21730/20:00347204 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1145/3394171.3414812" target="_blank" >https://doi.org/10.1145/3394171.3414812</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3394171.3414812" target="_blank" >10.1145/3394171.3414812</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Reproducibility Companion Paper: Outfit Compatibility Prediction and Diagnosis with Multi-Layered Comparison Network

Popis výsledku v původním jazyce

This companion paper supports the experimental replication of paper "Outfit Compatibility Prediction and Diagnosis with Multi-Layered Comparison Network", which is presented at ACM Multimedia 2019. We provide the software package for replicating the implementation of Multi-Layered Comparison Network (MCN), as well as the Polyvore-T dataset and baseline methods compared in the original paper. This paper contains the guides to reproduce the experiment results including outfit compatibility prediction, outfit diagnosis and automatic outfit revision.

Název v anglickém jazyce

Reproducibility Companion Paper: Outfit Compatibility Prediction and Diagnosis with Multi-Layered Comparison Network

Popis výsledku anglicky

This companion paper supports the experimental replication of paper "Outfit Compatibility Prediction and Diagnosis with Multi-Layered Comparison Network", which is presented at ACM Multimedia 2019. We provide the software package for replicating the implementation of Multi-Layered Comparison Network (MCN), as well as the Polyvore-T dataset and baseline methods compared in the original paper. This paper contains the guides to reproduce the experiment results including outfit compatibility prediction, outfit diagnosis and automatic outfit revision.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia

ISBN

978-1-4503-7988-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

4439-4443

Název nakladatele

Association for Computing Machinery

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Seattle

Datum konání akce

12. 10. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000810735004060