【摘 要】
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随着服装电子商务的蓬勃发展以及网购交易额逐年递增,网上服装图像数量呈现爆炸式增长,如何对海量服装图像实现自动化准确的分类和检索是服装电商行业利益相关者迫切需要解决的问题。本文基于卷积神经网络对服装图像的分类与检索进行研究,采用特征融合实现了服装图像的精确分类与高效检索,具有较高的行业商业价值和学术意义,本文的主要研究内容如下:（1）提出了一种改进VGG16的服装图像分类网络。通过改进VGG16网络
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随着服装电子商务的蓬勃发展以及网购交易额逐年递增,网上服装图像数量呈现爆炸式增长,如何对海量服装图像实现自动化准确的分类和检索是服装电商行业利益相关者迫切需要解决的问题。本文基于卷积神经网络对服装图像的分类与检索进行研究,采用特征融合实现了服装图像的精确分类与高效检索,具有较高的行业商业价值和学术意义,本文的主要研究内容如下:（1）提出了一种改进VGG16的服装图像分类网络。通过改进VGG16网络结构进行特征提取,同时采用L2正则化增强网络的抗干扰能力。研究发现改进VGG16的分类网络相较于传统VGG16等分类方法而言具有更高的分类准确率。（2）提出了一种特征融合的服装图像分类模型—Multi＿XMNet,该模型由两个CNN分支网络组成。首先,采用1x1、3x3和5x5的不同尺度卷积核替换Xception中的单一尺度深度可分离卷积,得到一种名为Multi＿X的多尺度特征提取网络作为该模型的一个分支网络。然后,采用MobileNetV3-small作为另一个分支网络提取具有注意力机制的特征,并将这两个特征进行融合。此外,在训练阶段,使用全局平均池化和两个卷积层代替全连接层对最终特征进行分类,进而加快模型训练速度,并缓解因参数过多而导致的过拟合问题。将该模型应用于DeepFashion数据集中进行实验测试。实验结果表明,该方法的分类精度为95.38%,比InceptionV3＿Xception、InceptionV3、Xception、MobileNetV3和F-ResNet分别提高了2.22%、5.58%、3.32%、2.27%和6.81%。（3）在基于特征融合服装图像分类模型的基础上,提出了一种颜色特征与深度特征融合的服装图像检索方法并实现了一个系统原型。该方法主要包含两个分支,其中一个分支通过Multi＿XMNet提取服装图像的深度特征,而另一个分支从整个表达图像中提取颜色直方图特征,然后将深度特征和颜色直方图特征进行融合,并使用相似性度量算法在服装数据库中检索具有高度相似性的服装。最后基于本文提出的检索方法搭建了服装图像分类检索系统原型。本文所提出的服装图像分类和检索模型可用于帮助产业管理者和研究人员以及消费者进行快速有效的服装图像自动化分类和检索,该模型也有助于建立其他场景下的图像分类、检索模型和系统。
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