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公开(公告)号：CN111914109A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010745141.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/532 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度度量学习的服装检索技术，涉及基于内容的图像检索领域。包括以下步骤：1)模型设计：将一批服装图片经过卷积神经网络及全连接层得到特征嵌入；2)采样方法：按照余弦相似度即已知的正负样本对的相似度信息，选取训练样本图片样本对；3)损失函数：将步骤2)采样方法选取出来的图片样本对，带入设计的损失函数中计算损失，反传以训练模型。利用卷积神经网络后接全连接层的设计来提取图片特征，性能良好且简单、参数少；采样方法可有效挖掘简单和困难样本对所携带的信息，同时防止无限制得惩罚以破坏嵌入空间的整体结构性。损失函数可随着训练过程调整困难样本对的损失大小，以充分学习到简单样本对和困难样本对的信息。
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