少样本学习下的服装风格分析与评价

摘要：

为提高服装风格评价的客观性,提出了利用卷积神经网络对不同品牌服装风格特征进行自动提取、识别和分类的方法,以不同品牌的服装为对象,探究其视觉风格合理表征的方法,并实现品牌服装的分类任务.建立了品牌服装数据集,该数据集包含50个品牌的服装图像,每个服装品牌30张,随机抽取36个用作训练集,剩余14个用作支持集和查询集.采用少样本学习的网络模型,Siamese网络模型、Protype网络模型、Meta baseline网络模型对品牌服装数据集进行测试,对比分析3种网络模型的实验结果.结果表明:在品牌服装图像数据较少的情况下,可以通过少样本学习方法对其进行分类,使用meta baseline网络在5-way,1-shot任务中的分类准确率高达0.9475.

关键词：服装风格、特征提取、卷积神经网络、少样本学习

所属期刊栏目：49

分类号：TS104.7(纺织工业、染整工业)

资助基金：国家自然科学基金项目61572124

在线出版日期：2021-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-17