基于连续向量的服装属性表示研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 图像检索 | 第11-13页 |
| 1.2.2 属性表示和属性学习 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 基础知识 | 第17-37页 |
| 2.1 基于深度学习的图像分类 | 第17-31页 |
| 2.1.1 问题建模 | 第17-19页 |
| 2.1.2 模型结构 | 第19-27页 |
| 2.1.3 模型评估与优化 | 第27-31页 |
| 2.2 基于深度学习的图像特征提取 | 第31-32页 |
| 2.3 PCA降维方法 | 第32-35页 |
| 2.3.1 PCA的原理 | 第33页 |
| 2.3.2 PCA算法 | 第33-34页 |
| 2.3.3 信息量的度量 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 服装属性的学习与表示 | 第37-49页 |
| 3.1 数据集 | 第37-39页 |
| 3.2 模型 | 第39-42页 |
| 3.2.1 改进的AlexNet | 第40-41页 |
| 3.2.2 属性中心的表示 | 第41-42页 |
| 3.3 模型的优化策略 | 第42页 |
| 3.4 模型评估 | 第42-47页 |
| 3.4.1 mAP评估 | 第42-44页 |
| 3.4.2 连续向量的降维展示 | 第44-46页 |
| 3.4.3 检索结果展示 | 第46-47页 |
| 3.5 探索实验 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 融合对话交互的服装检索系统 | 第49-59页 |
| 4.1 系统整体结构 | 第49-50页 |
| 4.2 系统实现方案 | 第50-53页 |
| 4.2.1 表现层 | 第51页 |
| 4.2.2 逻辑层 | 第51-52页 |
| 4.2.3 数据层 | 第52-53页 |
| 4.3 系统功能 | 第53-56页 |
| 4.3.1 检索相似图片 | 第53-54页 |
| 4.3.2 细粒度检索图片 | 第54-55页 |
| 4.3.3 系统评估 | 第55-56页 |
| 4.4 系统性能评估 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结和展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |
