基于深度学习的服装图像分类与检索

资 源 简 介

基于深度学习的服装图像分类与检索

详 情 说 明

服装图像分类与检索是计算机视觉领域的一个重要应用，通过深度学习技术可以高效地实现服装的分类和相似性检索。其核心思想是利用卷积神经网络（CNN）自动提取服装图像的深层特征，进而完成分类或匹配任务。

在服装分类任务中，首先需要构建一个包含多种服装类别的数据集，例如上衣、裤子、裙子等。然后，采用预训练的CNN模型（如ResNet、EfficientNet等）进行微调，使其适应特定的服装分类需求。模型的输出层通常采用Softmax激活函数，计算每个类别的概率分布，从而确定服装的类别。

对于服装检索任务，核心在于特征提取与相似度计算。CNN的中间层输出可以作为图像的特征向量，通过计算特征向量之间的距离（如欧氏距离或余弦相似度）来衡量图像的相似性。常见的方法包括使用Triplet Loss或对比学习来优化特征空间，使得同类服装在特征空间中更接近，异类服装更远离。

此外，结合注意力机制或跨模态学习可以进一步提升模型的性能，尤其是在处理复杂背景或遮挡情况下的服装图像。未来，结合生成式AI（如扩散模型）可能为服装图像检索带来更智能的推荐方式。