【摘 要】
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在“快时尚”的时代背景下,基于深度学习的服装搭配技术成为个性化时尚设计、时尚检索等研究领域的热门。由于不同服装的颜色深浅、纹理图案等关键特征均有较大差异,同时不同用户群体对服装款式要求迥异,现有的基于深度学习的服装搭配技术存在服装特征表示不够完整、多模态特征融合相关性低、套装的匹配度评估不合理和互补单品匹配度差、推荐效率不高等问题。本文围绕服装搭配推荐算法的研究开展了如下工作:1.实现了基于多模态
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在“快时尚”的时代背景下,基于深度学习的服装搭配技术成为个性化时尚设计、时尚检索等研究领域的热门。由于不同服装的颜色深浅、纹理图案等关键特征均有较大差异,同时不同用户群体对服装款式要求迥异,现有的基于深度学习的服装搭配技术存在服装特征表示不够完整、多模态特征融合相关性低、套装的匹配度评估不合理和互补单品匹配度差、推荐效率不高等问题。本文围绕服装搭配推荐算法的研究开展了如下工作:1.实现了基于多模态融合的个性化服装搭配建模学习方法,该方法除了将传统单品多模态信息作为推荐条件,同时创新性地将用户因素引入建模方法中,实现了针对不同用户群体的个性化服装推荐。通过在IQON3000数据集上的实验,相较于传统方法,模型准确率提升1.25%。2.设计了基于图神经网络的多模态服装搭配建模学习方法MMOR。首先,针对该方法中存在的服装特征表示不够完整的问题,在本文提出的基于图神经网络的多模态服装搭配建模MMOR网络中,使用FPN、Text CNN网络提取单品的图像、文本特征,获得单品多模态特征的潜在表示,从而为模型训练时提高捕捉单品细微特征的能力奠定了良好的基础。3.利用单品的潜在表示、类别共现矩阵构建套装图解决特征融合相关性低的问题。类别共现矩阵对套装图中的边进行自适应的权重分配,利用消息传递机制引入模态间和模态内的聚合模块,进行单品模态内的细粒度信息和模态间的粗粒度信息的聚合,从而增强了套装中单品多模态特征融合的相关性。4.为提升套装匹配度评估合理性和互补单品匹配度,本文利用多头注意力机制区分服装单品在套装中的重要性,根据多模态特征融合表示的单品,并进行套装中互补单品匹配度的全局性衡量,较好地解决了套装匹配度评估不合理的问题。实验结果表明,嵌入多头注意力机制、模态内和模态间的聚合模块的MMOR网络相较于传统方法在Polyvore-D数据集上的AUC和ACC指标别提升了7.14%、13.40%,在Polyvore-ND数据集上的性能也有大的提升。
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