【摘 要】
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近年来电子商务领域有了极大的发展,服装产业线上交易量占线上购物交易总量的比重不断扩大,电商平台所提供服装的种类和数量也在快速增长,这导致普通图片检索引擎难以精确检索出用户需要的服装商品。目前服装检索主要采用文字信息和图像内容两个方法进行检索。基于文字的服装检索方法存在缺点:服装图像信息量丰富,仅靠少数文字难以详细描述图像内容,不同个体对于服装图像的文字描述也不尽相同。传统基于内容的服装检索对于图像
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近年来电子商务领域有了极大的发展,服装产业线上交易量占线上购物交易总量的比重不断扩大,电商平台所提供服装的种类和数量也在快速增长,这导致普通图片检索引擎难以精确检索出用户需要的服装商品。目前服装检索主要采用文字信息和图像内容两个方法进行检索。基于文字的服装检索方法存在缺点:服装图像信息量丰富,仅靠少数文字难以详细描述图像内容,不同个体对于服装图像的文字描述也不尽相同。传统基于内容的服装检索对于图像特征有着很高的要求,研究人员需要有丰富的经验才能提取良好的图像特征。鉴于近年来深度学习的广泛应用,探索基于深度学习的服装图像检索方法有着实际的意义。本文在总结当前服装图像检索研究现状的基础上,针对服装图像存在形变,光照,褶皱等诸多难点,设计了基于轻量级神经网络的DMC-Mobile网络。本文主要的研究工作包括以下几点:（1）设计了基于轻量级神经网络的模型结构,整体检索框架结合了服装图像的特点和动态对齐算法,目前服装图像数量巨大,利用深度学习模型可以简单高效地提取服装图像特征,另外在模型训练时加入了三元组损失,在图像检索阶段加入了K-Means聚类算法,大大加快了检索速度,进行了经典网络模型Google Net,VGG,Mobile Net及DMC-Mobile的服装图像检索对比实验。实验结果表明,DMC-Mobile与常见的卷积神经网络模型相比拥有更高的准确率和检索速度。（2）设计并实现了拥有前后端的服装检索系统软件,具有一定的实用性。
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