结合注意力机制的跨域服装检索

摘要

cqvip:针对跨域服装检索中服装商品图像拍摄严格约束光照、背景等条件,而用户图像源自复杂多变的日常生活场景,难以避免背景干扰以及视角、姿态引起的服装形变等问题.提出一种结合注意力机制的跨域服装检索方法.利用深度卷积神经网络为基础,引入注意力机制重新分配不同特征所占比重,增强表述服装图像的重要特征,抑制不重要特征;加入短连接模块融合局部重要特征和整幅图像的高层语义信息,提取更具判别力的特征描述子;联合分类损失函数和三元组损失共同约束网络训练过程,基于类别信息缩小检索范围.采用标准的top-k检索精度作为评价指标,选择DeepFashion数据集与当前跨域服装检索常用方法进行对比,文中方法在top-20检索精度对比中取得了最好的检索性能(0.503).实验结果表明,该方法能有效地处理视角、姿态引起的服装形变和复杂背景的干扰,同时不需要大量的样本标注信息,有效地提高了跨域服装检索的精度.