基于深度学习的服饰识别方法及装置

本申请实施例提供一种基于深度学习的服饰识别方法及装置，方法包括：通过将现场图像输入预设人体检测模型进行人体检测操作，确定对应的人体区域，根据设定外扩比例对所述人体区域进行外扩操作，确定对应的扩张人体区域，将所述扩张人体区域输入预设上半身检测模型进行上半身检测操作，确定对应的上半身区域；将所述上半身区域输入设定服饰识别模型，确定对应的相似度得分；将所述上半身区域输入设定服饰分类模型，确定对应的穿着状态得分，对所述相似度得分和所述穿着状态得分进行加权求和操作，确定对应的综合得分，根据所述综合得分和预设阈值，确定所述现场图像中的服饰状态，本申请能够基于多模型融合提高服饰识别的精度和准确性。