基于ResNet和迁移学习的服装图像检索方法

作者：游小荣; 李淑芳; 邓丰

来源：北京服装学院学报(自然科学版), 2023, 43(02): 78-84.

DOI：10.16454/j.cnki.issn.1001-0564.2023.02.011

• 服装图像
• 内容检索
• 迁移学习
• ResNet

针对传统服装图像检索方法存在检索效率低、精度不高的问题，提出了基于ResNet和迁移学习的服装图像检索方法。在互联网上选取当下流行的服装，建立长裙、短裙、风衣、T恤4类小样本数据集。借助基于ImageNet数据集训练好的ResNet152预训练模型，对小样本数据集进行迁移学习，进一步优化预训练模型中的参数，得到新的网络模型。基于新的网络模型，提取特征向量，做归一化处理，并进行相似度计算，排序输出图像检索结果，实现服装图像检索功能。为验证方法的有效性，搭建了基于颜色、纹理、边缘、无迁移学习和有迁移学习的服装图像检索测试平台。经实验对比，这种方法不但适用于小样本情况，而且平均精度、均值等指标以及检索效率优于其他方法，实用性强。

• 单位
  常州纺织服装职业技术学院