服装图像分类算法中特征融合与注意力机制的研究与应用。首先，介绍了特征融合的方法，包括多尺度、多模态等特征融合方式，通过将不同尺度和模态的特征进行融合，能够得到更加丰富的图像表示。其次，阐述了注意力机制在图像分类中的作用，通过关注图像中的关键区域，能够提高分类准确率。最后，结合特征融合与注意力机制，提出了一种服装图像分类算法，并在多个数据集上进行了实验验证，取得了良好的效果。同时，还介绍了该算法的优点和未来发展方向。

0 引言

电子商务市场中服装类商品的重要性以及服装图像分类在网购中的基础地位。提到传统的人工服装图像分类方法的局限性，因此提出了一种基于特征融合与注意力的服装图像分类算法来提高分类效率并降低误分类率。

1 相关工作

服装图像分类方法的研究现状，包括基于传统图像内容和深度学习的分类方法，以及各种特征融合和注意力机制的应用。重点内容包括基于特征融合与注意力机制的服装图像分类算法的提出，以及该算法如何通过融合多个阶段卷积层提取到的特征以丰富模型提取的特征信息，并嵌入通道和位置注意力模块以增强特征表示。同时，还讨论了基于图像内容的服装分类方法依赖特征选择的问题，以及现有方法对特征信息丰富度低、特征表示能力弱问题的改进方法。

2 模型构建

本章节讨论了模型构建中的模型结构设计、模型整体结构以及注意力模块。具体来说，作者介绍了如何融合不同卷积层提取的特征，采用串行融合的方法将特征图进行整合，并插入注意力模块以提高特征信息的丰富度。同时，还介绍了通道注意力模块和位置注意力模块的作用，通过使用这些注意力模块来增强特征表示，使网络在通道和空间维度上都能关注重要特征信息。此外，还介绍了如何计算损失函数以及训练过程中使用来自相应分类器的输出进行损失计算。

3 实验与结果分析

实验与结果分析，介绍了自建服装数据集和DeepFashion数据集的使用，并比较了不同模型的分类效果。通过实验环境设置、实验结果对比与分析、模型普适性测试等环节，分析了所提出网络模型（MA-ResNet50）的分类效果，并与常用的服装图像分类模型VGG16和ResNet50进行比较。实验结果表明，所提出的MA-ResNet50模型在自建服装数据集上的分类准确率较高，且具有较好的稳定性。同时，通过注意力模块的加入，模型能够更好地提取特征，提高分类准确率。最后，该章节还验证了所提出模型在复杂场景下仍能维持较高准确率，具有较好的普适性。

4 结语

本文提出的服装图像分类算法通过特征融合和注意力机制提升了模型特征提取能力，并在复杂场景中保持了较高的分类准确率。该算法引入了位置注意模块和通道注意模块，增强了关键特征信息，削弱了无用的特征信息。但模型结构较复杂，需要进一步研究如何减少参数量和计算量。