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加权多模态融合的服装搭配预测
1
作者
李艳
蒋亲亲
《福建电脑》
2024年第5期53-57,共5页
现有的服装搭配方法仅用图像模态或文本模态来进行服装搭配的预测。为解决多种模态间信息交互的问题,本文提出了基于带权重的多模态融合的服装搭配预测方法。该方法首先提取服装图像特征作为视觉特征,同时提取服装描述中的文本信息作为...
现有的服装搭配方法仅用图像模态或文本模态来进行服装搭配的预测。为解决多种模态间信息交互的问题,本文提出了基于带权重的多模态融合的服装搭配预测方法。该方法首先提取服装图像特征作为视觉特征,同时提取服装描述中的文本信息作为文本特征,然后将提取的特征加权融合,最终将融合的特征输入图神经网络模型中进行服装搭配预测。结果显示,融合后的特征将最重要的服装特征捕捉到服装表示中,能够有效提升服装搭配预测准确率。
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关键词
多模态融合
服装搭配
图神经网络
视觉特征
文本特征
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职称材料
题名
加权多模态融合的服装搭配预测
1
作者
李艳
蒋亲亲
机构
兰考
三农
职业
学
院信息工程系
兰考三农职业学图书馆
出处
《福建电脑》
2024年第5期53-57,共5页
文摘
现有的服装搭配方法仅用图像模态或文本模态来进行服装搭配的预测。为解决多种模态间信息交互的问题,本文提出了基于带权重的多模态融合的服装搭配预测方法。该方法首先提取服装图像特征作为视觉特征,同时提取服装描述中的文本信息作为文本特征,然后将提取的特征加权融合,最终将融合的特征输入图神经网络模型中进行服装搭配预测。结果显示,融合后的特征将最重要的服装特征捕捉到服装表示中,能够有效提升服装搭配预测准确率。
关键词
多模态融合
服装搭配
图神经网络
视觉特征
文本特征
Keywords
Multi-Modal Fusion
Outfit Compatibility
Graph Neural Network
Visual Feature
Textual Features
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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1
加权多模态融合的服装搭配预测
李艳
蒋亲亲
《福建电脑》
2024
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