基于深度学习的服装图像检索方法研究与实现
这是一篇关于深度学习,服装图像检索,卷积神经网络,注意力机制,多模态融合的论文, 主要内容为随着电子商务领域的迅速发展,人们在网上购物也越来越方便,服装产品的线上交易量占比也不断增加,导致网络上的服装图像数据量增长迅猛。如何在网络上大量的服装图像数据库中精准地检索出人们需要的服装图像逐渐变为了一个热门的研究课题。传统的基于文本的服装图像检索方法由于需要人工标记,存在描述不清晰和主观性强等不足,使得检索结果准确度不高。传统的基于内容的服装检索方法存在背景干扰、遮挡等问题,提取服装特征有一定的局限性。由于近年来在计算机视觉领域中,通过深度学习的方法可以很好地处理一些使用传统方法处理困难的问题,让深度学习得到了广泛的应用,因此本文将结合深度学习技术从两个不同角度进行服装图像检索的研究。本文基于深度学习技术研究服装图像检索方法,研究并提出了基于注意力机制的服装图像检索和基于图文联合的服装图像检索两种方法,最后设计了一个基于图文联合的服装检索系统。下面介绍本文具体研究内容。(1)提出了一种基于注意力机制的服装图像检索的方法。由于服装图像中难免会包含一些干扰因素,比如光线、背景和遮挡,在使用卷积神经网络进行特征提取时会将这些干扰因素也一起提取,导致影响检索准确率。为了减少这些干扰因素的影响,提出了基于注意力机制的服装图像检索方法。通过在卷积神经网络中加入一种轻量级的通用注意力模块,对通道和空间两个独立维度依次提取注意力特征图,提升在特征提取过程中服装区域的关注程度,压制背景等干扰区域的关注程度,从而提高图像特征的表达能力。在Deepfashion数据集上与不含注意力机制的网络进行对比实验,证明提出的方法可以有效提高服装检索的准确率。(2)提出了一种基于图文联合的服装图像检索的方法。为了满足用户需要对检索的服装图像中的某一属性进行修改的情况,通过图像和文本联合检索来实现。提出一种多模态融合检索的方法,首先分别对服装图像和修改的属性文本进行特征提取,通过用提出的图文残差门控模块让文本特征替代部分图像特征来结合文本和图像的特征,最后在数据集中检索出与新特征相似的服装图像。在Fashion-200K数据集上与其他检索方法进行对比实验来验证提出的多模态融合检索的方法的优越性。(3)服装图像检索系统的设计与实现。通过使用本文提出的图文联合检索的方法设计了一个基于网页的服装图像检索系统,该系统通过前后端分离的形式来实现,前端使用Vue框架,后端使用Spring Boot框架。用户可以在该系统中上传服装图像和输入修改文本,在数据集中检索符合要求的服装图像,并显示在系统的检索结果中。
基于深度学习的服装图像检索方法研究与实现
这是一篇关于深度学习,服装图像检索,卷积神经网络,注意力机制,多模态融合的论文, 主要内容为随着电子商务领域的迅速发展,人们在网上购物也越来越方便,服装产品的线上交易量占比也不断增加,导致网络上的服装图像数据量增长迅猛。如何在网络上大量的服装图像数据库中精准地检索出人们需要的服装图像逐渐变为了一个热门的研究课题。传统的基于文本的服装图像检索方法由于需要人工标记,存在描述不清晰和主观性强等不足,使得检索结果准确度不高。传统的基于内容的服装检索方法存在背景干扰、遮挡等问题,提取服装特征有一定的局限性。由于近年来在计算机视觉领域中,通过深度学习的方法可以很好地处理一些使用传统方法处理困难的问题,让深度学习得到了广泛的应用,因此本文将结合深度学习技术从两个不同角度进行服装图像检索的研究。本文基于深度学习技术研究服装图像检索方法,研究并提出了基于注意力机制的服装图像检索和基于图文联合的服装图像检索两种方法,最后设计了一个基于图文联合的服装检索系统。下面介绍本文具体研究内容。(1)提出了一种基于注意力机制的服装图像检索的方法。由于服装图像中难免会包含一些干扰因素,比如光线、背景和遮挡,在使用卷积神经网络进行特征提取时会将这些干扰因素也一起提取,导致影响检索准确率。为了减少这些干扰因素的影响,提出了基于注意力机制的服装图像检索方法。通过在卷积神经网络中加入一种轻量级的通用注意力模块,对通道和空间两个独立维度依次提取注意力特征图,提升在特征提取过程中服装区域的关注程度,压制背景等干扰区域的关注程度,从而提高图像特征的表达能力。在Deepfashion数据集上与不含注意力机制的网络进行对比实验,证明提出的方法可以有效提高服装检索的准确率。(2)提出了一种基于图文联合的服装图像检索的方法。为了满足用户需要对检索的服装图像中的某一属性进行修改的情况,通过图像和文本联合检索来实现。提出一种多模态融合检索的方法,首先分别对服装图像和修改的属性文本进行特征提取,通过用提出的图文残差门控模块让文本特征替代部分图像特征来结合文本和图像的特征,最后在数据集中检索出与新特征相似的服装图像。在Fashion-200K数据集上与其他检索方法进行对比实验来验证提出的多模态融合检索的方法的优越性。(3)服装图像检索系统的设计与实现。通过使用本文提出的图文联合检索的方法设计了一个基于网页的服装图像检索系统,该系统通过前后端分离的形式来实现,前端使用Vue框架,后端使用Spring Boot框架。用户可以在该系统中上传服装图像和输入修改文本,在数据集中检索符合要求的服装图像,并显示在系统的检索结果中。
基于注意力机制和特征融合的服装图像检索研究
这是一篇关于深度学习,服装图像检索,特征融合,轻量级网络的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,在线购物已经成为了一种普遍的购物方式,用户可以在购物平台上挑选自己心仪的服装。但是因为服装种类多样且分类标准不同,消费者和商家对服装的文字描述通常不一致,消费者很难快速、准确地找到自己需要的服装信息,这极大的影响了消费者的购物体验。使用基于图像的服装检索技术不仅能够消除消费者和商家对服装的认知偏差,还能大大降低商户的时间成本,也可以为消费者提供更加方便舒适的在线购物环境。在此背景下,本文对服装图像检索进行研究,主要工作如下:202(1)针对网络模型过于复杂,且对设备要求较高的2问题,本文在轻量级网络Mobile Net V2的基础上,提出了融合浅层特征、中层特征和深层特征的MF-Mobile Net网络模型。针对单个特征不能充分表达服装图像信息的问题,本文提出融合SPoC算法、Ge M算法和RMAC算法提取的服装特征。首先使用MF-Mobile Net网络对服装图像进行特征提取;其次分别使用SPoC算法、Ge M算法和RMAC算法对特征进行池化处理;然后使用全连接层对特征进行维度变换和L2范数对特征进行归一化;最后将归一化后的特征融合后用于服装图像检索。在Deep Fashion的In-shop数据集和Consumer-to-shop数据集进行实验验证,在Top-5时,准确率分别达到95.32%和32.46%。(2)针对用户的自拍图片与商家的同款服装图片因光照、背景、和形变因素的影响而相差大的问题,提出了基于注意力机制的SE-Rep VGG网络模型,并使用SPoC算法对特征进行处理。首先使用SE-Rep VGG网络模型提取服装图像特征;其次使用SPoC算法对特征进行处理后得到基于注意力感知的SPoC特征;然后使用全连接层和L2范数对特征进行维度变换和归一化;最后使用归一化的特征进行服装图像检索。经过Deep Fashion的In-shop数据集和Consumer-to-shop数据集的验证,在Top-5时,准确率分别达到95.94%和42.36%。(3)出于以上两种服装图像检索算法,设计并实现了服装图像检索系统软件。系统软件使用B/S三层架构进行开发,使用My SQL数据库保存信息,使用Html框架编写前端网页,使用Flask框架编写后端应用,最后实现用户管理模块和服装图像检索模块。
基于内容的服装检索系统的设计与实现
这是一篇关于服装图像检索,特征提取,Lucene检索的论文, 主要内容为服装图像检索技术属于传统服装检索和电子商务相结合的新兴领域,随着互联网以及用户在电子商务网站购买力的快速发展,服装检索技术也成为了一个研究热点。如何利用高效快捷的方法帮助用户找到心仪的服装是当前一个非常重要的任务。传统的基于文字的服装检索方式存在着很明显的弊端。首先基于文字的检索方式的数据库中的所有图像数据均需要人工标注,存在着巨大的工作量;其次,由于人的主观性,导致人工标注的标签具有不准确性,检索结果准确度不高;另一方面,对于用户来说,有时并不能准确的描述相关服装的名称,无法进行准确检索;这些都是传统服装类检索存在的弊端。而基于内容的服装检索技术不同于以往基于文字的检索方式,其利用图像底层特征进行检索,大大提高了检索准确率。该系统一共分为三部分:客户端、服务器和数据库。客户端负责接收用户上传目标图像,服务器端负责处理检索和返回结果,数据库负责存储服装图像数据。系统使用目前比较流行的Spring框架搭建,服务器采用MVC系统架构,后台采用最流行的数据库Mysql存储服装图像数据。首先对服装图像提取颜色特征、LBP纹理特征和SIFT特征,同时对用户上传的服装图像也进行特征提取,通过相似度计算检索出相似服装,并返回给客户端。本论文利用软件工程的设计思路对服装检索系统进行了深入分析,采用主流的web框架设计并实现了一个服装检索系统,总代码量达到了18000行。目前系统的主要功能已经测试完毕,并且通过实验验证了系统的可行性。
基于内容的服装检索系统的设计与实现
这是一篇关于服装图像检索,特征提取,Lucene检索的论文, 主要内容为服装图像检索技术属于传统服装检索和电子商务相结合的新兴领域,随着互联网以及用户在电子商务网站购买力的快速发展,服装检索技术也成为了一个研究热点。如何利用高效快捷的方法帮助用户找到心仪的服装是当前一个非常重要的任务。传统的基于文字的服装检索方式存在着很明显的弊端。首先基于文字的检索方式的数据库中的所有图像数据均需要人工标注,存在着巨大的工作量;其次,由于人的主观性,导致人工标注的标签具有不准确性,检索结果准确度不高;另一方面,对于用户来说,有时并不能准确的描述相关服装的名称,无法进行准确检索;这些都是传统服装类检索存在的弊端。而基于内容的服装检索技术不同于以往基于文字的检索方式,其利用图像底层特征进行检索,大大提高了检索准确率。该系统一共分为三部分:客户端、服务器和数据库。客户端负责接收用户上传目标图像,服务器端负责处理检索和返回结果,数据库负责存储服装图像数据。系统使用目前比较流行的Spring框架搭建,服务器采用MVC系统架构,后台采用最流行的数据库Mysql存储服装图像数据。首先对服装图像提取颜色特征、LBP纹理特征和SIFT特征,同时对用户上传的服装图像也进行特征提取,通过相似度计算检索出相似服装,并返回给客户端。本论文利用软件工程的设计思路对服装检索系统进行了深入分析,采用主流的web框架设计并实现了一个服装检索系统,总代码量达到了18000行。目前系统的主要功能已经测试完毕,并且通过实验验证了系统的可行性。
基于ConvNeXt网络的服装图像检索研究与应用
这是一篇关于ConvNeXt,服装图像检索,注意力机制,全局特征,局部特征的论文, 主要内容为随着互联网和电子商务的高速发展,越来越多的消费者选择线上购物。特别是在服装行业,线上交易量逐年持续增长,导致网络服装图像数据呈现爆炸性增长,如何快速准确地检索出用户有兴趣的时装图像成为一个具有挑战性的问题。传统的基于标签的服装图像检索方法由于人工标注耗时、主观性强、标签信息不完整准确等问题,导致检索结果难以令人满意。而基于传统的视觉内容特征的服装检索技术面临特征选取和语义鸿沟等难题,仍存在瓶颈。考虑到深度学习在图像领域表现出色,本文提出了一种基于卷积神经网络的服装图像检索方法。本文提出了一种基于ConvNeXt网络的服装图像特征提取模型。ConvNeXt网络以Res Net为出发点,融合了Transformer网络的思想,在图像分类和识别的任务取得了不错的效果,故本文基于ConvNeXt网络对服装图像进行特征提取。考虑到仅使用全局分支会存在一定局限性,因此本文增加了一个局部分支,在训练过程中将全局分支和局部分支联合训练。最后,开发了一个基于该模型的服装图像检索系统。以下是本文的主要所做内容:(1)本文提出了一种基于ConvNeXt网络的新型服装图像检索算法。ConvNeXt网络在关注服装图像中的重要区域方面具有更强的能力,并且充分考虑了服装图片中的细节。为了加强模型对服装图像重点区域的关注,提出了一个加入了GCT(Gated Channel Transformation)通道注意力机制的GCT-ConvNeXt-Block模块,进一步提升了模型的准确率。本文采用了加入温度缩放和标签平滑的交叉熵损失函数和难样本三元组损失函数,这些损失函数的使用,使得模型可以很好地识别差异较小的服装样本。为了验证算法的有效性,本文在Deep Fashion服装数据集上测试了模型,比较了Res Net、SE-Res Net、Res Ne Xt、Swin-Transformer等模型在服装图像检索实验中的表现。经过详细的实验比较分析,验证了模型在服装图像检索方面的有效性和先进性。(2)ConvNeXt网络在捕捉图像细节和特定关系方面表现出强大的性能,但是在处理复杂背景、不同拍摄姿势或者拍摄条件不佳的服装图像数据时具有局限性,单全局分支网络提取到的信息不足。为进一步提高检索效果,本文采用了联合全局分支和局部分支一起训练的方法,并使用全局特征进行相似度计算。局部分支对提取到的局部特征进行计算得到一个距离方阵,用最短路径算法动态地从上到下匹配局部部分,将连接的最短路径作为它们局部特征之间的距离,这显著缩小了同款服装在姿态差异较大时的距离,使得模型能够更好地关注图像的整体风格和细节信息,实现高精度检索。经实验验证,加入局部分支取得了更好的检索效果。(3)基于本文模型开发了一个基于B/S三层架构的服装图像检索系统,实现了多个功能,如服装图像检索、用户历史图像检索信息查询、用户管理以及用户登录和注册等。
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