以图搜图:基于显著性注意力的美容产品检索网络

摘要：

在基于深度学习的美容产品检索任务中,图片背景、拍摄角度和产品摆放姿态均是产品图片上潜在的干扰信息;同时,检索数据库中众多相似产品会互相干扰.针对这些问题,将显著性注意力机制融入损失函数、随即丢弃模块和相似项计算中,分别设计了显著性损失函数、显著性随即丢弃模块和显著相似性方法,有效地抑制了用户待检索图片与检索数据库图片中的干扰信息;然后,采用有效的特征提取器抵抗图片相似项的干扰;最后综合上述4个模块,提出基于显著性注意力的美容产品检索网络SA-Net.经过Pro-10k数据集训练,在Per-500k数据集上进行消融学习和对比实验的结果表明,SA-Net提升了美容产品检索的准确度,比已公开的最好同类算法AMAC提高3％.

关键词：以图搜图、美容产品检索、显著性注意力

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：383-391