【摘 要】
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互联网商品图像的属性分类是人工智能领域的重要研究课题之一,针对商品图像属性分布不平衡以及不同属性间存在相关性等问题,该文以女装图像为分类目标,提出了一种基于卷积神
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院; 中国科学院大学; 唯品会研究院;
【基金项目】
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商品图像细粒度分类与弱监督学习算法研究项目(SY8Z003)
论文部分内容阅读
互联网商品图像的属性分类是人工智能领域的重要研究课题之一,针对商品图像属性分布不平衡以及不同属性间存在相关性等问题,该文以女装图像为分类目标,提出了一种基于卷积神经网络的商品图像分类方法。首先,从电商网站获取大量商品图像,并进行人工标注;然后,基于卷积神经网络框架,采用了一种有效的采样策略,通过增加新的损失函数,实现了基于多任务学习方法的商品图像属性准确分类;最后,通过对不同策略下分类结果的对比分析,验证了该方法的有效性。结果显示,所提出方法具有较高的分类精度。
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