SnapMode：基于大数据与深度生成对抗网络技术的大规模智能分布式时尚图像检索平台
信息检索
2022-04-11 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
分布式、并行与集群计算
机器学习
摘要
时尚如今是全球最大的产业之一，因为它代表了人类历史并有助于讲述世界的故事。作为第四次工业革命的结果，互联网已成为日益重要的时尚信息来源。然而，随着网页和社交数据的增多，人类几乎不可能手动跟上该领域持续的演化和不断变化的内容。大数据的妥善管理与利用可为全球经济的实质增长以及公民满意度铺平道路。因此，计算机科学家发现利用大数据和机器学习技术处理电子商务时尚网站具有挑战性。本文首先提出一种基于分布式计算平台的可扩展聚焦网络爬虫引擎，以提取和处理电子商务网站上的时尚数据。随后描述了所提平台在采用深度卷积生成对抗网络（DCGANs）开发解耦特征提取方法以进行基于内容的图像索引和检索中的作用。最后，对比了最先进的解决方案，并在标准数据集上分析了所提方法的结果。为真实实现所提方案，基于Apache Storm、Kafka、Solr和Milvus平台开发了一款Web应用，以创建名为SnapMode的时尚搜索引擎。
引用
@article{arxiv.2204.03998,
title = {SnapMode: An Intelligent and Distributed Large-Scale Fashion Image Retrieval Platform Based On Big Data and Deep Generative Adversarial Network Technologies},
author = {Narges Norouzi and Reza Azmi and Sara Saberi Tehrani Moghadam and Maral Zarvani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03998},
year = {2022}
}