基于通道注意力的多模态服装兼容性学习

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摘  要：针对服装图像特征提取不全面和服装兼容性难以建模等问题，提出了一种基于通道注意力的多模态服装兼容性模型ECA-RMCN。在特征提取网络CNN的残差模块上引入高效通道注意力模块ECA-Net来增强服装低级和高级等重要特征，抑制无效特征。采用组合损失函数处理服装正负样本不均衡的问题，达到更好的搭配效果。（剩余15604字）

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