摘要
本发明公开了基于属性语义和空间位置信息融合的服装属性识别方法,属于服装图像识别技术领域。针对现有方法会忽视服装属性之间的共现性和相互依赖性以及服装属性之间存在的空间位置关系问题,利用MobileViT网络提取全局空间特征,并引入新的注意力机制定位各属性的特征区域;构建表征属性相对空间方向的邻接矩阵,并利用图神经网络学习属性的空间位置信息;利用图嵌入方法生成属性语义嵌入,捕捉服装属性间的语义关联;将属性语义嵌入与提取的空间位置信息一起输入多头注意力机制,经过分类层得到预测结果。本发明通过融合属性语义关系与空间位置信息,有效增强属性特征表达,避免了传统方法中依赖服装关键点检测的繁琐过程,提高服装属性识别的准确率。
技术关键词
属性识别方法
多头注意力机制
空间位置关系
语义
服装
结构先验知识
Softmax函数
矩阵
标签
嵌入方法
扇区
网络
引入注意力机制
输出特征
细粒度特征
图像识别技术
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智能随访方法
格式化信息
医学
交互内容
语义匹配算法
查询意图
语义理解模型
数据
CRF模型
非结构化文档
边缘计算环境
多头注意力机制
卸载策略
策略更新
递归神经网络建模
变量
Copula理论
Copula函数
代表
建模方法