目的服装检索对于在线服装的推广和销售有着重要的作用。而目前的服装检索算法无法准确地检索出非文本描述的服装。特别是对于跨场景的多标签服装图片,服装检索算法的准确率还有待提升。本文针对跨场景多标签服装图片的差异性较大以及卷积神经网络输出特征维度过高的问题,提出了深度多标签解析和哈希的服装检索算法。方法该方法首先在FCN(fully convolutional network)的基础上加入条件随机场,对FCN的结果进行后处理,搭建了FCN粗分割加CRFs(conditional random fields)精分割的端到端的网络结构,实现了像素级别的语义识别。其次,针对跨场景服装检索的特点,我们调整了CCP(Clothing Co-Parsing)数据集,并构建了Consumer-to-Shop数据集。针对检索过程中容易出现的语义漂移现象,使用多任务学习网络分别训练了衣物分类模型和衣物相似度模型。结果我们首先在Consumer-to-Shop数据集上进行了服装解析的对比实验,实验结果表明在添加了CRFs作为后处理之后,服装解析的效果有了明显提升。然后与3种主流检索算法进行了对比,结果显示,本文方法在使用哈希特征的条件下,也可以取得较好的检索效果。在top-5正确率上比WTBI(where to buy it)高出1. 31%,比DARN(dual attribute-aware ranking network)高出0. 21%。结论针对服装检索的跨场景效果差、检索效率低的问题,本文提出了一种基于像素级别语义分割和哈希编码的快速多目标服装检索方法。与其他检索方法相比,本文在多目标、多标签服装检索场景有一定的优势,并且在保持了一定检索效果的前提下,有效地降低了存储空间,提高了检索效率。