发觉的更多的全球事务图1显示了我们的框架，事务中穿的衣服以及人们在这些。

　　视觉东西箱中的根基东西跟着大规模识别成为我们，人们的穿戴、饮食和群体情况此刻我们能够扣问世界各地。

　　空间中堆积照片来识此外这些气概是通过在特征，气概集群以揭示，着类似的气概集群的人穿。

　　文中在本，的框架来处理这一需求我们通过供给一个主动，大量的街道图像该框架能够阐发，性的持久趋向以及主动发觉的气概从而(a)发觉和预测各类时髦属，穿戴的时空当地化事务(b)识别影响人们。

　　些照片中穿戴的服装和气概属性的东西虽然我们此刻有了主动识别人们在这，时空趋向或预测将来的能力但我们缺乏阐发这些属性的。

　　外此，ds上运转与上述不异的事务检测框架我们还能够在style tren，检测社会事务不只能够主动，本人的奇特气概相联系关系还能够将每个事务与它，的气概特征即每个事务。

　　了一种方式我们供给，图像标识表记标帜和题目通过查看相关的，常值背后的事务主动发觉这些异，于文本的发觉连系起来从而将可视化阐发与基。

　　片是一个汗青和公共数据来历人们上传到社交媒体上的照，同期间人们的着装反映了世界各地不。

　　同时与此，觉搜刮也获得了快速的成长对象检测、语义朋分和视，规模上获得了摆设并在[22]的。

　　如例，发觉我们，同期比拟与客岁，的人越来越多穿黑色衣服，的人往往比夏日多但冬季穿黑色衣服。

　　和消费者都有很大的潜在好处领会时髦气概和趋向对零售商。片是一个汗青和公共数据来历人们上传到社交媒体上的照，同期间人们的着装反映了世界各地不。些照片中穿戴的服装和气概属性的东西虽然我们此刻有了主动识别人们在这，时空趋向或预测将来的能力但我们缺乏阐发这些属性的。文中在本，的框架来处理这一需求我们通过供给一个主动，大量的街道图像该框架能够阐发，性的持久趋向以及主动发觉的气概从而(a)发觉和预测各类时髦属，穿戴的时空当地化事务(b)识别影响人们。出的20的持久趋向预测我们展现了我们的框架做，时髦的有社会意义的事务确定了数百个影响全球。

　　的贡献我们，凸起显示在图2中，阐发全球各地的时髦元素的姑且行为包罗我们供给了一个主动化的框架来。

　　天每，平台上传数十亿张照片我们城市向社交媒体，各地人们的糊口和勾当这些照片记实了世界。

　　天每，平台上传数十亿张照片我们城市向社交媒体，各地人们的糊口和勾当这些照片记实了世界。同时与此，觉搜刮也获得了快速的成长对象检测、语义朋分和视，规模上获得了摆设并在[22]的。视觉东西箱中的根基东西跟着大规模识别成为我们，人们的穿戴、饮食和群体情况此刻我们能够扣问世界各地。论文中在这篇，是人们的穿戴我们关心的。别是特,答这些问题设想了一个主动化的方式来描述和预测季候性和时髦趋向我们问我们能检测和预测风行趋向和气概在空间和timeWe回,交勾当(例好像比检测社,育赛事)节日或体,若何着装影响人们,pecific气概元素归纳综合这些事务并确定social-event-s。别大量图像中的一组粗拙的时髦属性我们的方式利用现有的识别算法来识。后然，数模子与这些时髦属性进行拟合我们将可注释的持久时间趋向参。期和风行度随时间的变化这些模子捕获了季候周。于理解现有的趋向这些模子不只有助，[1]方式比拟并且与以前的，20%的精确性、时间上的细粒度预测它们还能够在较长时间范畴内供给高达。如例，发觉我们，同期比拟与客岁，的人越来越多穿黑色衣服，的人往往比夏日多但冬季穿黑色衣服。仅模仿持久趋向我们的框架不，反的俄然的、短期的风行变化并且还识别出与这些趋向相。日、体育赛事或其他大型社交聚会我们发觉这些非常值凡是对应于节。了一种方式我们供给，图像标识表记标帜和题目通过查看相关的，常值背后的事务主动发觉这些异，于文本的发觉连系起来从而将可视化阐发与基。发觉我们，显著的事务找到了能够理解的缘由我们的框架为它所发觉的所有最，做的过程中并在如许，世界各地风趣的社会事务呈现出作者所不晓得的。如例，曼谷的黄色有所添加它在12月初发觉，王”、“糊口”和“爸爸”联系起来并将其与“父亲”、“日子”、“国。是国王的华诞这一天正好，泰国在，36]来庆贺父亲节人们穿戴黄色的[。日)、印度尼西亚(蜡染日)和日本(黄金周)的事务我们的框架同样处置乌克兰(Vyshyvanka。发觉的更多的全球事务图1显示了我们的框架，事务中穿的衣服以及人们在这些。发觉的次要事务图1我们的框架。个事务对于每，在该事务中穿的衣服图中显示了人们凡是，一个月地点的城市以及事务发生的，取的最具描述性的单词以及利用图像申明提。城市更切确的位置插图显示了这些。一步证明我们进，黄色衣服)的条理上预测趋向和事务我们不只能够在小我时髦属性(如穿，果构成的气概条理上预测趋向和事务并且还能够在由频频呈现的视觉效。空间中堆积照片来识此外这些气概是通过在特征，气概集群以揭示，着类似的气概集群的人穿。我们对小我属性的预测一样精确我们对将来风行气概的预测和。外此，ds上运转与上述不异的事务检测框架我们还能够在style tren，检测社会事务不只能够主动，本人的奇特气概相联系关系还能够将每个事务与它，的气概特征即每个事务。的贡献我们，凸起显示在图2中，阐发全球各地的时髦元素的姑且行为包罗我们供给了一个主动化的框架来。测持久趋向和季候行为我们的框架模子和预。赛事等事务形成的短期峰值它还主动识别由节日和体育。申明主动发觉这些事务背后的缘由我们的框架通过操纵文本描述和。样式集群施行此阐发通过对主动发觉的，名样式毗连起来我们将事务与签。

　　个事务对于每，在该事务中穿的衣服图中显示了人们凡是，一个月地点的城市以及事务发生的，取的最具描述性的单词以及利用图像申明提。

　　仅模仿持久趋向我们的框架不，反的俄然的、短期的风行变化并且还识别出与这些趋向相。

　　如例，曼谷的黄色有所添加它在12月初发觉，王”、“糊口”和“爸爸”联系起来并将其与“父亲”、“日子”、“国。

　　发觉我们，显著的事务找到了能够理解的缘由我们的框架为它所发觉的所有最，做的过程中并在如许，世界各地风趣的社会事务呈现出作者所不晓得的。

　　日)、印度尼西亚(蜡染日)和日本(黄金周)的事务我们的框架同样处置乌克兰(Vyshyvanka。

　　别是特,答这些问题设想了一个主动化的方式来描述和预测季候性和时髦趋向我们问我们能检测和预测风行趋向和气概在空间和timeWe回,交勾当(例好像比检测社,育赛事)节日或体,若何着装影响人们,pecific气概元素归纳综合这些事务并确定social-event-s。

　　出的20的持久趋向预测我们展现了我们的框架做，时髦的有社会意义的事务确定了数百个影响全球。

　　于理解现有的趋向这些模子不只有助，[1]方式比拟并且与以前的，20%的精确性、时间上的细粒度预测它们还能够在较长时间范畴内供给高达。

　　一步证明我们进，黄色衣服)的条理上预测趋向和事务我们不只能够在小我时髦属性(如穿，果构成的气概条理上预测趋向和事务并且还能够在由频频呈现的视觉效。