Fashionpedia-Ads: Do Your Favorite Advertisements Reveal Your Fashion Taste?

要約

タイトル: Fashionpedia-Ads: お気に入りの広告であなたのファッション嗜好がわかる？

要約:

– インターネット上のさまざまなドメイン、ファッション、美容、車、食品などで、消費者は広告にさらされています。
– 一方、ファッションは2番目に高い電子商取引ショッピングカテゴリを表しています。
– 消費者のデジタル記録された行動、特にさまざまなファッション広告画像が、彼らのファッション嗜好を明らかにしているのでしょうか？
– 他のドメインの広告からも、彼らのファッション嗜好を推測できるのでしょうか？
– 本研究では、広告とファッション嗜好の相関を調べます。
– この目的を達成するために、本研究では、被験者が広告（ファッション、美容、車、デザート）とファッション製品（ソーシャルネットワークと電子商取引スタイル）の両方の画像に対して自分の好みを提供するように求めるFashionpedia-Adsデータセットを紹介します。
– さらに、著者らは、広告画像から(abstractive level, physical level, captions, and brands)の多面的に感情的、視覚的、テキスト情報を収集・注釈することで、広告とファッション嗜好の解釈性の研究のためのアプローチを促進することが目標である。

要約(オリジナル)

Consumers are exposed to advertisements across many different domains on the internet, such as fashion, beauty, car, food, and others. On the other hand, fashion represents second highest e-commerce shopping category. Does consumer digital record behavior on various fashion ad images reveal their fashion taste? Does ads from other domains infer their fashion taste as well? In this paper, we study the correlation between advertisements and fashion taste. Towards this goal, we introduce a new dataset, Fashionpedia-Ads, which asks subjects to provide their preferences on both ad (fashion, beauty, car, and dessert) and fashion product (social network and e-commerce style) images. Furthermore, we exhaustively collect and annotate the emotional, visual and textual information on the ad images from multi-perspectives (abstractive level, physical level, captions, and brands). We open-source Fashionpedia-Ads to enable future studies and encourage more approaches to interpretability research between advertisements and fashion taste.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI