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在服装图像检索问题上,由于受服装样式个性化和背景因素的影响,传统的神经网络不能准确地提取出图像细节特征,会导致检索不理想.本文在残差神经网络的基础上,利用多尺度串联图像特征,提出了一种多尺度特征的最大池化方法.该方法能输出固定维度的特征向量,同时大幅度减少了池化层的模型参数.基于这种新型池化方法再融合哈希函数的相似度信息,提出了一种新型服装图像检索算法.实验证明,这种算法能明显提升检索的准确度.