基于深度残差网络的服装图像检索

摘要：

针对服装图像检索这一问题,用深度残差网络ResNet101作为骨干模型,并使用DeepFashion数据集中的子数据集Category and Attribute Prediction Benchmark中的图片作为研究对象.文中首先将服装图片进行处理后送入已经训练好的网络模型中得到服装图像特征,并建立服装特征库,然后将待检索的服装图片送入模型中得到图像特征,并与服装特征库中的特征进行相似度度量,最后按照相似度大小得到检索结果.实验结果表明,该方法可以得到比较完整的服装特征,具有较高的检索准确率.

关键词：深度学习;图像检索;度量学习;残差网络;积神经网络

所属期刊栏目：17

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：田园综合体信息化运营技术集成与示范;湖南省自然科学基金

在线出版日期：2021-12-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：87-88,93