重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(1) ：77-85.

基于卷积神经网络的衣物属性分类方法

Classification of Clothing Property Based on Convolution Neural Network

杨国亮 曾建尤 龚曼 祝靖宇
重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(1) ：77-85.
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基于卷积神经网络的衣物属性分类方法

Classification of Clothing Property Based on Convolution Neural Network

杨国亮 1曾建尤 1龚曼 1祝靖宇1
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作者信息

  • 1. 江西理工大学 电气工程与自动化学院,江西 赣州 341000
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摘要

针对衣物属性分类的多样性和复杂性,传统算法和并行卷积神经网络难以准确快速地对衣物属性分类,提出了基于卷积神经网络的衣物属性分类方法,从衣物图像不同角度和不同位置特征出发,利用加入了DenseNet网络的模型自动完成特征学习,得到全面的衣物属性分类信息,然后利用cen误差函数优化softmax分类器,提高类间分散性和类内紧密性.结果表明:与并行卷积神经网络和传统算法相比,该网络结构收敛速度更快,在衣物多种属性上分类准确率更高.

关键词

卷积神经网络/衣物属性分类/特征学习

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基金项目

国家自然科学基金(61763015)

出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
参考文献量2
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