基于互联网的电子商务的快速发展推动了以服装为中心的相关研究。服装解析作为服装领域的一个重要分支,可以为服装图像中的每个像素点分配预定义的语义标签,从而将图像分割为多个语义上一致的区域。由于这些区域能提供背景、服装类别、位置和形状等高层次语义信息,服装解析已成为实现和改进各类服装应用的关键技术。由于服装和场景具有多样性和多变性特点,服装解析过程非常复杂和耗时。此外,由于服装图像数量庞大,传统的手工标注已无法满足当前服装应用的自动化需求。因此,如何对服装图像进行自动解析正成为目前图像分割研究领域中的一个重要内容。本文针对当前服装解析算法较少考虑位置和全局先验因素而导致分割精度不理想的情况,提出了一种基于对比学习、位置注意力和全局先验的服装解析算法。研究的主要内容为:（1）针对现有解析算法较少考虑数据集潜在的全局信息的问题,将对比学习的思想从无监督领域应用到全监督的服装解析任务中,提出了一种基于对比学习的服装解析算法。通过构建正负样本集合,采用对比损失和交叉熵损失联合优化的方法,使同一类别的像素在嵌入空间中相互靠近,不同类别的像素相互远离,改善了类内的紧凑性和类间的稀疏性。（2）针对服装的类别分布高度依赖于垂直位置的特点,受注意力机制的启发,提出了一种增强的位置注意力模块EPAM（Enhanced Positional Attention Module）。该模块能提取服装图像垂直方向的上下文信息,然后使用这些信息计算一个注意力权重,用于估计在服装解析的像素级分类过程中应如何加权通道,增强了网络的空间建模能力。（3）针对因服装尺度差异较大而造成解析效果较差的问题,提出了一种全局先验模块GPM（Global Prior Module）。该模块以多种尺度捕获图像中不同级别的细节,并使用基于不同区域的上下文聚合,提高了网络提取多尺度特征的能力。论文在标准服装解析数据集上对以上研究内容进行了验证,通过基于位置注意力和全局先验的EG-Res Net改进解析算法,实现了51.12%的m Io U（mean Intersection over Union）和92.79%的PA（Pixel Accuracy）。此外,论文通过结合图像的内部和全局信息,将模型的解析精度进一步提高到51.46%的m Io U和92.83%的PA。实验证明,论文提出的算法能准确地对图像中的服装物品进行解析,有效地解决了现有服装解析算法由于忽视服装图像的内在特征而导致分割精度不理想的情况,在实际服装应用中具有较好的适用性和实用性。