声明
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.2.1 传统方法
1.2.2 深度学习方法
1.3 论文工作与章节安排
2 深度学习理论与服装图像检索
2.1 引言
2.2 深度学习理论基础
2.2.1 卷积神经网络
2.2.2 循环神经网络
2.3 基于深度学习的服装图像检索
2.4 本章小结
3 基于注意力区域特征提取的服装图像检索
3.1 引言
3.2 基于注意力区域递归的多标签分类
3.2.1 基于注意力区域递归的多标签分类网络
3.2.2 空间变换矩阵约束
3.2.3 类别均衡和正负样本均衡
3.3 基于标签交并比的度量学习输入构造
3.3.1 Triplet度量学习网络
3.3.2 度量学习网络输入构造
3.4 基于注意力区域的特征提取与检索
3.4.1 服装图像特征提取
3.4.2 服装图像检索
3.5 实验设计与结果分析
3.5.1 数据集选取
3.5.2 实验设计
3.5.3 衡量指标
3.5.4 实验结果与分析
3.6 本章小结
4 基于属性空间特征提取的服装图像检索
4.1 引言
4.2基于Faster RCNN的服装定位
4.2.1 Faster RCNN目标检测网络
4.2.2 服装图像检测优化
4.3 基于属性建模的属性空间区域提取
4.3.1 视觉语义联合嵌入模型
4.3.2 基于属性建模的属性空间表达
4.3.3 基于连通区域的属性区域提取
4.4 基于属性空间的特征提取与检索
4.4.1 服装图像特征提取
4.4.2 服装图像检索
4.5 实验设计与结果分析
4.5.1 数据集选取
4.5.2 实验设计
4.5.3 衡量指标
4.5.4 实验结果与分析
4.6 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间发表论文和参与项目
