论文摘要
随着服装电子商务的快速发展,服装的种类日益增加,根据服装的纹理设计对其进行分类变得越来越重要。传统的图像处理方法已经很难应对越来越复杂的图片背景。为了解决这个问题,本文提出了一种改进的CNN用于服装分类方法,对原有的CNN模型进行结构的调整并在调整的结构中增加卷基层。将改进的算法应用于不同服装数据集上,对Fashion数据集的分类准确率为84.5%,对CAD数据集的分类准确率为77.8%。两个不同数据集的实验结果显示,改进的模型比现有的两个著名的CNN模型(AlexNet和VGGNet)有着更高的准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 严安,王娆芬
关键词: 深度学习,服装分类,图像处理
来源: 自动化技术与应用 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 上海工程技术大学
基金: 国家自然科学基金(编号61703269)
分类号: TS941;TP183;TP391.41
页码: 114-119
总页数: 6
文件大小: 1870K
下载量: 140
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