关于服装图像检索的文献综述

针对"天池新品实验室:淘宝直播商品识别"，本人阅读并整理了服装图像检索相关SOTA论文，希望能给参赛者们带来一些有价值的思路，祝各位比赛顺利。

1.FashionImageRetrievalwithCapsuleNetworks

关键词：SC/RCCapsNet

描述：这篇论文其实是在Sabour和Hinton新提出的神经网络CapsuleNetworks基础上改进用于执行服装检索任务。该模型单用图片不用属性和landmark信息就能比FashionNet表现更好，因为CapsuleNetwork可以潜在学习目标的poseconfiguration(而CNN神经网络模型会丢失目标的层次空间信息)，CapsuleNetwork包含两个主要模块：特征抽取块和胶囊层，为了得到更强的特征，作者设计了两个不同的特征抽取块：StackedConvolutions(SC)和ResidualConnection(RC)。之后还跟着两个全连接胶囊层(PrimaryCapsule和ClassCapsule)。

心得：虽然和其它S0TA模型相比，该模型少了大概2倍的参数量，但是由于CapsuleNetworks中的dynamicrouting算法需要更长的训练时间，因此出于时间考虑，像难样本策略，进阶版目标函数，网络集成和

转载请注明：http://www.shijichaoguyj.com/wxnr/6549.html