典型文献
基于通道注意力的多模态服装兼容性学习
文献摘要：
针对服装图像特征提取不全面和服装兼容性难以建模等问题,提出了一种基于通道注意力的多模态服装兼容性模型ECA-RMCN.在特征提取网络CNN的残差模块上引入高效通道注意力模块ECA-Net来增强服装低级和高级等重要特征,抑制无效特征.采用组合损失函数处理服装正负样本不均衡的问题,达到更好的搭配效果.在公共的Polyvore数据集进行对比实验来验证模型有效性.实验结果表明,该算法对服装的兼容性预测和搭配性能优于其他方法,有很好的应用价值.
文献关键词：
通道注意力;卷积神经网络;兼容性建模;组合损失函数
中图分类号：
作者姓名：
魏雄;闫坤
作者机构：
纺织服装智能化湖北省工程研究中心,湖北 武汉 430200;湖北省服装信息化工程技术研究中心,湖北 武汉 430200;武汉纺织大学 计算机与人工智能学院,湖北 武汉 430200
文献出处：
引用格式：
[1]魏雄;闫坤-.基于通道注意力的多模态服装兼容性学习)[J].现代信息科技,2022(04):1-6,11
A类：
服装兼容性,兼容性学习,RMCN,Polyvore,兼容性建模
B类：
服装图像,图像特征提取,ECA,特征提取网络,残差模块,高效通道注意力模块,Net,低级,抑制无效特征,组合损失函数,数处,正负样本,样本不均衡,公共的,验证模型,模型有效性,其他方法
AB值：
0.238817
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