摘要
本发明公开了一种针对弱特征信息的服装款式图多目标识别方法,包括如下步骤:(1)数据集构建及部件信息标注;(2)搭建主干架构通过恒等映射实现特征提取:首先搭建ResNet主干架构,再确定ResNet主干架构的网络层数,最后进行特征提取;(3)搭建基于ResNet‑50的多目标识别网络;(4)多目标识别网络训练与识别。本发明在深度学习框架下,不同于常规叠加多个卷积核提升特征提取能力,在输入与输出层之间构建连接关系的ResNet架构,将原始图像特征与卷积映射特征相关联,相当于再一次利用原始特征,针对性解决了款式图特征信息的弱特征问题。
技术关键词
款式
识别方法
服装
部件属性信息
误差反向传播
特征提取能力
深度学习框架
特征提取网络
训练集
语义特征
融合特征
网络结构
兴趣
数据
图像
衣领
衣袖
关系
层级
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蛋白
相邻两帧图像
非局部均值去噪算法
匈牙利算法
点分析方法
K均值算法
数据
K均值聚类算法
风量传感器
识别方法
活体识别方法
分类器
频率响应特征
照度
人脸图像提取