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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于超图的服装兼容性预测方法，包括通过现有数据集构建超图用以表示现有数据集中的套装和服饰单品，同时利用图分割技术将数据集划分为训练集、验证集和测试集；然后通过卷积神经网络提取视觉特征并得到其文本特征；本发明通过引入超图很好的反映了套装和服饰单品之间的复杂关系，同时将超图转化为简单图得到一个简单图增强网络模型，利用消息传播机制迭代更新简单的图结构中的图节点表示，并通过门控循环得到图节点的最终表示；通过注意力机制增强模型的预测能力，利用图节点的最终表示计算套装的兼容性得分。本发明中设计的简单图增强网络模型可以很好的表示套装中服饰单品之间的关系，并且可以很好的预测套装整体的兼容性。

主权项：1.一种基于超图的服装兼容性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对数据集进行数据预处理：首先通过现有数据集构建超图用以表示现有数据集中的套装和服饰单品，同时利用图分割技术将数据集划分为训练集、验证集和测试集；然后通过卷积神经网络提取数据集中服饰单品图片中所包含的视觉特征，再利用one-hot编码对服饰单品中的标题进行编码得到其文本特征；步骤二、训练网络模型：通过多层感知机网络MLP将训练集中服饰单品所对应的视觉特征和文本特征映射到一个共同的样式空间作为超图节点的初始化状态；得到超图节点的初始化状态后，随机选取超图中的一条超边，将该超边中的超图节点进行内积，得到差异性最大的两个超图节点作为关键节点，并将该条超边中除了关键节点以外的超图节点作为媒介节点，然后将媒介节点分别与关键节点相连接得到一个简单图增强网络模型；得到简单图增强网络模型后，利用消息传播机制迭代更新所述的简单图结构中的图节点表示，并通过门控循环GatedRecurrentUnits得到图节点的最终表示；之后通过注意力机制利用图节点的最终表示计算套装的兼容性得分，同时将套装的兼容性得分输入到损失函数中，当损失函数达到稳定值保持不变时，该简单图增强网络模型训练完成；步骤三、测试网络模型：将验证集和测试集输入到已经完成训练的简单图增强网络模型中，利用服装填空任务和服装兼容性预测任务来测试简单图增强网络模型的性能，得到测试后的网络模型；步骤四、利用测试后的网络模型预测套装整体的兼容性。

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百度查询： 天津大学 一种基于超图的服装兼容性预测方法