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Batik Clothes Auto-Fashion using Conditional Generative Adversarial Network and U-Net

机译：蜡染衣服自动时尚使用条件生成对抗网络和U-net

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For Indonesian people, batik is one of the cultural heritages they are trying to preserve. Batik represents many regions in Indonesia, and each region has many motifs and also its usage. In this research, we propose a new method to apply batik patterns into a piece of clothing word by a person in a photo. Our proposed method consists of segmenting pieces of clothing from the images and blend them with our generated batik. We propose a CGAN with U-Net architecture to generate semantic segmentation on the image’s clothes. This research also offers a batik motif generation system on the image’s clothes system using CGAN with U-Net architecture. Experimental results show the advantages of our Batik Generative Method. Our experiments show that our best segmentation network can achieve 80.20% in F1 Measure and 70.32% in Jaccard Index. Our texture synthesis can achieve 99.992% in cosine similarity and 5.35 in Euclidean distance metric.
机译：对于印度尼西亚人来说，蜡染是他们试图保护的文化遗产之一。 蜡染代表印度尼西亚的许多地区，每个地区都有许多图案，也是它的使用。 在这项研究中，我们提出了一种新的方法，将蜡染图案应用于照片中的一个人的衣服单词。 我们所提出的方法包括从图像中分割衣物，并用我们生成的蜡染混合它们。 我们建议使用U-Net架构的CGAN，在图像的衣服上生成语义细分。 本研究还提供了使用CGAN与U-NET架构的图像衣服系统上的Batik主题生成系统。 实验结果表明我们的蜡染生成方法的优势。 我们的实验表明，我们的最佳分割网络可以在F1测量中达到80.20％，jaccard指数中的70.32％。 我们的纹理合成可以在余弦相似性和5.35中达到99.992％，欧几里德距离度量。

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