10.3969/j.issn.1007-130X.2019.09.020
基于可变形卷积的服装检索方法
传统的服装检索方法使用固定形状的感受野,当服装目标存在几何变形时无法有效地提取其特征.针对这个问题,提出基于可变形卷积和相似性学习的服装检索方法.首先,构建可变形卷积网络,自动学习服装特征的采样位置和服装图像的哈希编码;然后,级联相似性学习网络,度量哈希编码的相似性;最后,根据相似性评分产生检索结果.实验结果表明,该方法能够有效地提取存在几何变形的服装目标的特征,从而减少了图像背景特征的干扰,提高了检索模型的准确率.
服装检索、可变形卷积、哈希编码、相似性学习
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TP183(自动化基础理论)
2019-10-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1671-1678