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基于多提示和图文对比学习的服装检索
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
2.1服装检索的研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.2多提示和图文对比学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
3.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
3.1.1总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.1.2功能模块划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.2多提示机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2.1多提示策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2.2提示生成与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.3图文对比学习机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3.1图像识别与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.3.2文本分析与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
实现方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.1多提示算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.1.1数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1.2提示生成算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2图文对比学习算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2.1图像特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2.2文本特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.1实验环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.内容概要
本文档旨在探讨基于多提示和图文对比学习的服装检索方法，该方法结合了多种提示技术以及图像处理与机器学习技术，旨在提高服装检索的准确性和效率。
随着大数据时代的到来，服装行业正面临着海量的图像数据需要处理与检索。传统的服装检索方法往往依赖于简单的关键词匹配或者人工标注，这不仅耗时耗力，而且准确度有限。因此，本文档提出了一种基于多提示和图文对比学习的服装检索方法。
该方法首先通过多个提示词或者标签来描述服装的特征，这些提示词可以包括文字、图片、视频等多种形式。然后，利用深度学习模型对这些提示词进行编码和解码，从而得到服装的向量表示。接下来，通过图文对比学习来进一步优化这些向量表示，使得相似的服装在向量空间中距离更近。
具体来说，图文对比学习可以通过以下步骤实现：首先，从给定的图像集合中提取出与查询服装相关的图像区域；然后，利用这些图像区域以及对应的文本描述来进行训练，使得模型能够学习到如何将相似的图像和文本关联起
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