MLDF：用于蕾丝织物图像检索的多尺度局部描述符融合方法

《The Knee》：MLDF: Multi-scale Local Descriptors Fusion for Lace Fabric Image Retrieval

针对蕾丝织物图像检索效率低的问题，提出融合多尺度局部特征的新型深度学习模型，通过定制化特征提取器捕捉不同尺度局部特征，并利用MLP-Mixer模块动态学习局部特征间的上下文关系，结合三阶段三元组挖掘策略优化模型收敛性。在自建24,910张蕾丝图像数据集上验证，召回率和精度显著优于现有方法。

　　在当今快速发展的时尚产业中，面料图像检索技术正变得越来越重要。对于服装设计师和蕾丝面料制造商而言，能够在庞大的数据库中快速、准确地找到匹配的图像，不仅能够提高工作效率，还能帮助他们更好地识别适合的图案和材料。然而，现有的图像检索方法在处理蕾丝面料时仍存在一定的局限性，尤其是在捕捉局部特征及其上下文关系方面。因此，为了应对这一挑战，我们提出了一种新的图像检索方法，通过深度学习模型融合多尺度的局部描述符，从而提升检索效果。

蕾丝面料因其独特的结构和复杂的图案而闻名，其表面纹理和细节往往呈现出高度的多样性。这种多样性使得传统的图像检索方法难以准确识别和匹配。在实际应用中，蕾丝面料的生产通常涉及小批量的定制化产品，这要求制造商能够快速响应市场需求，同时保持对库存和生产的精准控制。然而，由于蕾丝面料的复杂性，仅依靠全局特征的描述符可能无法充分表达其细微差异，导致检索结果不够准确。因此，我们需要一种能够同时考虑局部特征和全局模式的方法，以提高检索的精度和效率。

在图像检索技术的发展历程中，卷积神经网络（CNN）的引入极大地推动了内容基于图像检索（CBIR）的进步。CBIR技术通过从图像中提取视觉特征，使用户能够根据图像内容而非文本标签进行检索。然而，对于蕾丝面料这类具有高度纹理变化的材料，单纯依赖全局特征可能无法有效区分相似但不同的图案。这主要是因为蕾丝面料的局部纹理在不同区域之间可能呈现出显著的差异，而这些差异往往是决定其类别归属的关键因素。

为了更好地应对这一问题，我们设计了一种新的多尺度局部特征提取器，能够在不同尺度下捕捉蕾丝面料的局部描述符。这种提取器不仅能够识别图像中的局部纹理，还能考虑到这些纹理之间的上下文关系。通过这种方式，我们能够更全面地描述蕾丝面料的视觉特征，从而提高检索的准确性。此外，我们还引入了一种先进的混合模块，用于合成这些多尺度的局部描述符，并从中学习复杂的上下文关系。这一过程使得我们能够生成一个更加稳健的图像描述符，从而提升整体的检索效果。

在模型的训练过程中，我们采用了一种多阶段的三元组挖掘策略，以进一步优化模型的性能并确保其收敛。这种策略通过分阶段处理不同难度的训练样本，能够更有效地提升模型的泛化能力。具体而言，我们首先利用简单的样本进行初步训练，随后逐步引入更具挑战性的样本，以增强模型对复杂纹理和图案的识别能力。这种方法不仅提高了模型的训练效率，还增强了其在实际应用中的鲁棒性。

为了验证我们提出的方法的有效性，我们在一个包含24,910张蕾丝面料图像的真实数据集上进行了广泛的实验。这些图像涵盖了多种蕾丝图案和材料，为我们的方法提供了丰富的测试样本。实验结果表明，我们的方法在召回率和精确率方面均优于现有的方法。这表明，通过融合多尺度的局部描述符，并结合先进的上下文关系学习机制，我们能够更有效地识别和匹配蕾丝面料图像。

在实验过程中，我们还对不同类型的面料进行了比较分析。例如，对于具有相同图案的蕾丝、印花、格子和条纹面料，我们发现蕾丝面料的局部纹理变化更为显著，这使得其图像检索更具挑战性。相比之下，印花、格子和条纹面料的局部纹理较为一致，仅在颜色上有所差异。因此，针对蕾丝面料的图像检索方法需要特别关注局部特征的多样性和上下文关系的重要性。

此外，我们还探讨了局部特征的接收域大小对图像检索的影响。研究表明，过小的接收域可能无法充分捕捉到蕾丝面料的局部纹理变化，而过大的接收域则可能导致局部特征的模糊化。因此，选择适当的接收域大小对于提高图像检索的准确性至关重要。我们的方法通过多尺度的局部特征提取器，能够在不同尺度下捕捉到蕾丝面料的细节特征，从而在保持局部特征多样性的同时，避免过度模糊化。

为了确保模型的泛化能力，我们在训练过程中引入了三元组挖掘策略。三元组挖掘是一种常用的图像检索优化方法，通过选择具有代表性的样本对，能够有效提升模型的性能。在我们的方法中，三元组挖掘被分为三个阶段：简单阶段、半困难阶段和困难阶段。在简单阶段，我们选择那些在局部特征上高度相似的样本对，以帮助模型初步学习特征之间的关系。在半困难阶段，我们引入了一些在局部特征上略有差异的样本对，以增强模型的鲁棒性。而在困难阶段，我们则选择那些在局部特征上差异较大的样本对，以进一步提升模型的识别能力。

通过这种多阶段的三元组挖掘策略，我们的模型能够更有效地学习不同尺度下局部特征的上下文关系，从而在实际应用中表现出更高的检索精度。实验结果表明，我们的方法在多个评估指标上均优于现有的方法，包括召回率、精确率和平均精度。这表明，我们的方法不仅能够有效处理蕾丝面料的复杂纹理，还能在大规模图像数据库中实现高效的检索。

除了技术上的创新，我们的研究还强调了实际应用中的重要性。在时尚产业中，快速准确的图像检索能够帮助设计师和制造商更高效地找到所需的面料，从而缩短设计周期，提高生产效率。此外，对于蕾丝面料制造商而言，能够准确识别和匹配不同批次的面料图像，有助于更好地管理库存和生产流程，降低运营成本。因此，我们的方法不仅具有理论上的创新性，还具备实际应用的广泛前景。

总的来说，我们提出的方法通过融合多尺度的局部描述符，并结合先进的上下文关系学习机制，为蕾丝面料图像检索提供了一种新的解决方案。该方法在保持局部特征多样性的同时，有效捕捉了全局模式，从而在实际应用中表现出更高的检索精度。通过多阶段的三元组挖掘策略，我们的模型能够更有效地学习和利用不同难度的训练样本，进一步提升其性能和鲁棒性。未来，我们计划将这一方法应用于更广泛的面料类型，并探索其在其他复杂纹理图像检索中的应用潜力。