【摘 要】
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目的服装检索方法是计算机视觉与自然语言处理领域的研究热点,其包含基于内容与基于文本的两种查询模态。然而传统检索方法通常存在检索效率低的问题,且很少研究关注服装在风格上的相似性。为解决这些问题,本文提出深度多模态融合的服装风格检索方法。方法提出分层深度哈希检索模型,基于预训练的残差网络Res Net(residual network)进行迁移学习,并把分类层改造成哈希编码层,利用哈希特征进行粗检索,
【机 构】
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中山大学计算机学院,广州510006;中山大学国家数字家庭工程技术研究中心,广州510006
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目的服装检索方法是计算机视觉与自然语言处理领域的研究热点,其包含基于内容与基于文本的两种查询模态。然而传统检索方法通常存在检索效率低的问题,且很少研究关注服装在风格上的相似性。为解决这些问题,本文提出深度多模态融合的服装风格检索方法。方法提出分层深度哈希检索模型,基于预训练的残差网络Res Net(residual network)进行迁移学习,并把分类层改造成哈希编码层,利用哈希特征进行粗检索,再用图像深层特征进行细检索。设计文本分类语义检索模型,基于LSTM (long short-term m
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