《表5 检索top-n准确率对比》
注:加粗字体为最优结果,斜体为次优结果,加下划线为第三优结果,“-”表示未检测出结果。
最后,本文对比了一些代表性工作的实验结果,如表5所示。注意到,DeepFashion[21]采用了衣服的landmark,即标志点的训练和局部特征作为检索,所以效果更好,本文只采用了粗糙的全局特征,受到拍照姿势、光照等的影响仍然严重。但是相比于DeepFashion之前的其他基准方法,本文的模型还是可用的。
图表编号 | XD0047561200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.02.16 |
作者 | 原尉峰、郭佳明、苏卓、罗笑南、周凡 |
绘制单位 | 中山大学数据科学与计算机学院、中山大学国家数字家庭工程技术研究中心、中山大学数据科学与计算机学院、中山大学国家数字家庭工程技术研究中心、中山大学数据科学与计算机学院、中山大学国家数字家庭工程技术研究中心、桂林电子科技大学计算机与信息安全学院、中山大学数据科学与计算机学院、中山大学国家数字家庭工程技术研究中心 |
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