如何使用深度卷积神经网络改进服装图像分类检索算法

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上传日期: 2020-08-27

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标签:大数据(5255)算法(1763)神经网络(2511)

  针对利用深度学习的服装图像检索算法分类精度较低的问题,提出基于深度卷积神经网络的改进服装图像分类检索算法,并建立一个具有16种属性、10万量级的网络服装图像数据库B_DATClothing。依据服装图像的复杂性,采用深度卷积神经网络从B_DATClothing数据库中自动学习服装的属性特征并建立哈希索引,进而构建基于服装属性的检索模型,实现服装图像的高效分类和快速检索。实验结果表明,与传统视觉特征分类算法相比,该算法在服装分类上的准确率更高,属性检索效果更好。

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