参考思路：给定参考服装的情况下，自动建议最搭配的服装项目。
基于服装区域检测、服装对推荐和距离融合的推荐方法。
基于Faster R-CNN 的服装区域检测用于检测服装区域。
服装对推荐由四重网络架构组成，其中架构的一个双网络采用了暹罗卷积神经网络架构。训练示例是上半身和下半身的服装对，它们要么兼容，要么不兼容。另一个双网络用于学习输入图像的服装风格特征。这个框架的目的是学习一个从服装单品图像到两个潜在空间的特征转换，我们分别称之为兼容空间和风格空间。
在训练完这两个对偶网络后，我们使用距离融合的方法来融合从兼容和风格对偶网络中提取的特征。为了获得优化模型并验证本文提出的方法，扩展了现有的大型服装数据集 WoG (Weather-to-Garment)，得到的数据集称为
“如何穿得漂亮”(How To Wear beautiful，H2WB)。在H2WB 数据集上的实验结果表明，该方法在服装区域检测、服装
对推荐以及距离融合方面是有效的。