基于深度学习的服装图像语义分析与检索推荐

• 作者: 万韬阮 徐慧 汤汶 白美丽 薛涛
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: 深度卷积神经网络 多尺度特征融合 服装语义分割 服装多尺度特征提取 服装检索 服装推荐
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 服装工程及智能化
• 页码范围: 64-72
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2020.03.011

摘要

针对服装检测推荐方法中的服装图像分割算法分割精度不高且存在多尺度特征融合不佳的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的深度卷积网络服装特征提取分析检索与推荐方法.该方法以图像语义分割算法为基础,从服装图像中提取高级语义信息,通过哈希函数对提取的特征进行编码,并引入ASPP对图像进行多尺度特征提取,然后使用注意力模型对提取到的特征进行融合并构建索引库,最终实现语义相似性服装推荐的功能.实验表明:本方法可以有效提高分割准确度,解决多尺度特征提取的问题,能够成功提取图像中的高层次语义特征,具有较高的分割准确率,在很大程度上提高了服装相似性语义推荐的效率.