基于卷积神经网络的半身裙款式特征分类识别

摘要：

针对服装特征分类识别不够全面、较多分类特征导致效果较差的问题,提出一种带有Inception v2模组的快速区域卷积神经网络模型的女装半身裙多特征分类识别方法.建立一个包含8类款式、11种颜色、5种图案、4种长度,共计28种类别标签的女装半身裙样本库;以快速区域卷积神经网络(Faster r-cnn)结构为基础,引入一个Inception v2模组,对半身裙的款式及多种特征进行学习训练,通过全连接层将来自Faster r-cnn主干网络和Inception v2的分类信息进行特征融合并共享损失,以提高算法的准确率;将目标检测框与分类结果一起输出,在对半身裙图像精准定位的基础上实现了半身裙款式及常见特征的分类识别.结果 表明:该方法的平均分类准确率为92.8％,可以有效地对女装半身裙款式、特征进行分类识别,并且可用于实际场景的服装图片中.

关键词：卷积神经网络;Inception v2模组;快速区域卷积神经网络;女装半身裙

所属期刊栏目：29

分类号：TS941.26

资助基金：浙江理工大学研究生培养基金项目

在线出版日期：2022-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：98-105