【摘 要】
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随着电子商务的快速发展,购物平台上的服装图像数量日益增多,服装样式多种多样,单一的利用文本搜索服装图像,不再是最能贴合用户需求的技术服务。对服装多个标签进行图像索引,传统技术的处理和分析依赖于人工对服装图像的信息进行标注,在数据量爆炸的今天,其缺点日益显现,这也推动了图像在检索、推荐领域发展。本文提出了基于Mask检测的服装推荐系统应用研究是在深度学习技术、图像的分类以及检索技术上进行的系统研究。
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随着电子商务的快速发展,购物平台上的服装图像数量日益增多,服装样式多种多样,单一的利用文本搜索服装图像,不再是最能贴合用户需求的技术服务。对服装多个标签进行图像索引,传统技术的处理和分析依赖于人工对服装图像的信息进行标注,在数据量爆炸的今天,其缺点日益显现,这也推动了图像在检索、推荐领域发展。本文提出了基于Mask检测的服装推荐系统应用研究是在深度学习技术、图像的分类以及检索技术上进行的系统研究。本文提出了改进的深度多相似哈希模型,在DMSH模型的基础上增加了加权损失、双边零损失阈值以及提出了更加符合模型的策略。根据标签的重要程度,在模型中引入了权重。系统的多进程检索推荐算法,可以实现多用户在百万数据集中的毫秒级检索,得到满意的Top-n的推荐图像。为了尽可能多的消除服装图像中无关信息对推荐系统的影响,图像分割采用了 Mask R-CNN网络。为了很好的训练图像分割模型和DMSH模型制作了两个数据集,对数据集做了详细描述。本文详细记录了系统的结构流程,实现了服装类别Top-5的精确度达到了 86.4%。
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