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摘要
服装图像分类技术的发展对电子商务行业影响巨大,准确的服装图像分类不仅可以完成大量自动标注任务,减少人力成本,而且有助于提高服装检索的效果。文章通过对现有国内外文献的领域研究进行梳理,概述了服装图像分类方法的技术框架,分析了基于传统图像内容和基于深度学习的服装分类方法之间的差异、优缺点以及适用情况,探讨了当前研究存在的主要问题和未来可能的发展方向,为该领域的进一步研究提供参考。综述结果显示:不同类型的分类任务应选择恰当的方法;对于分类类别数量少且区分度高的分类任务,利用传统图像内容方法可以取得较高准确率;对于分类类别数量多且区分度低的分类任务,采用深度学习更为合适。基于深度学习的分类方法更具广泛性、有效性,是未来发展的主要方向。
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