论文摘要
针对服装廓形分类特征提取计算复杂、分类效果尚不理想等问题,提出了一种基于卷积神经网络CaffeNet模型的服装廓形分类方法。以女裤为例,首先建立一个包括吊裆裤、阔腿裤、喇叭裤、小脚裤和直筒裤的5种女裤廓形样本库,利用卷积神经网络相互交替的卷积层和池化层从女裤图像中自动提取形状特征,通过反向传播算法不断逐层更新权值,采用梯度下降法并且改进全连接层的参数最小化损失函数,运用Softmax回归分类器来实现女裤的廓形分类。实验结果表明,该方法能够有效地对女裤廓形进行分类,分类准确率达到95%以上,可为服装商品的可视化分类识别提供有效途径。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴欢,丁笑君,李秦曼,杜磊,邹奉元
关键词: 卷积神经网络,模型,女裤廓形,回归
来源: 纺织学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业
单位: 浙江理工大学服装学院,浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心
基金: “浙江省服装工程技术研究中心”省部级重点实验室开放基金项目(2018FZKF13),2018年浙江省大学生科技创新活动计划项目(2018R406076)
分类号: TS941.717
DOI: 10.13475/j.fzxb.20180603205
页码: 117-121
总页数: 5
文件大小: 198K
下载量: 308
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