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針對跨域服裝檢索中服裝商品圖像拍攝嚴格約束光照、背景等條件，而用戶圖像源自復雜多變的日常生活場景，難以避免背景干擾以及視角、姿態引起的服裝形變等問題。提出一種結合注意力機制的跨域服裝檢索方法。利用深度卷積神經網絡為基礎，引入注意力機制重新分配不同特征所占比重，增強表述服裝圖像的重要特征，抑制不重要特征：加入短連接模塊融合局部重要特征和整幅圖像的高層語義信息，提取更具判別力的特征描述子：聯合分類損失函數和三元組損失共同約束網絡訓練過程，基于類別信息縮小檢索范圍。采用標準的top-k檢索精度作為評價指標，選擇 Deep Fashion數據集與當前跨域服裝檢索常用方法進行對比，文中方法在top-20檢索精度對比中取得了最好的檢索性能（0.503）。實驗結果表明，該方法能有效地處理視角、姿態引起的服裝形變和復雜背景的干擾，同時不需要大量的樣本標注信息，有效地提高了跨域服裝檢索的精度。
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