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針對利用深度學(xué)習(xí)的服裝圖像檢索算法分類精度較低的問題，提出基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)服裝圖像分類檢索算法，并建立一個(gè)具有１６種屬性、１０萬量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)服裝圖像數(shù)據(jù)庫Ｂ＿ＤＡＴＣｌｏｔｈｉｎｇ。依據(jù)服裝圖像的復(fù)雜性，采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從Ｂ＿ＤＡＴＣｌｏｔｈｉｎｇ數(shù)據(jù)庫中自動(dòng)學(xué)習(xí)服裝的屬性特征并建立哈希索引，進(jìn)而構(gòu)建基于服裝屬性的檢索模型，實(shí)現(xiàn)服裝圖像的高效分類和快速檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)視覺特征分類算法相比，該算法在服裝分類上的準(zhǔn)確率更高，屬性檢索效果更好。
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