论文摘要
互联网商品图像的属性分类是人工智能领域的重要研究课题之一,针对商品图像属性分布不平衡以及不同属性间存在相关性等问题,该文以女装图像为分类目标,提出了一种基于卷积神经网络的商品图像分类方法。首先,从电商网站获取大量商品图像,并进行人工标注;然后,基于卷积神经网络框架,采用了一种有效的采样策略,通过增加新的损失函数,实现了基于多任务学习方法的商品图像属性准确分类;最后,通过对不同策略下分类结果的对比分析,验证了该方法的有效性。结果显示,所提出方法具有较高的分类精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 叶锦,彭小江,乔宇,邢昊
关键词: 商品图像,卷积神经网络,采样,多任务
来源: 集成技术 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 中国科学院深圳先进技术研究院,中国科学院大学
基金: 商品图像细粒度分类与弱监督学习算法研究项目(SY8Z003)
分类号: TS941.717;TP391.41
页码: 1-10
总页数: 10
文件大小: 2763K
下载量: 456
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