基于深度学习的女衬衫图案样式识别分类

李青; 冀艳波; 郭濠奇; 刘凯旋

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基于深度学习的女衬衫图案样式识别分类

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针对服装图案分类效率低的问题,设计一种基于Inception v3算法与迁移学习技术对女衬衫图案进行分类的方法。在Inception v3基础上,拓展训练网络架构,对8121张8类女衬衫图片进行训练,并与GoogLeNet等典型算法模型进行准确率与损失值对比。结果表明:在相同的识别精度上Inception v3具有较好的收敛速率;并且将迁移学习应用到Inception v3优化算法中,在保持初始模型识别速度情况下,可使模型识别平均精度提高6%,达到98%,同时参与训练的参数量减少了约91%。研究结果可有效解决服装图案分类困难问题,并为服装图案可视化分类研究提供技术参考。

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来源
《现代纺织技术》 |2022年第4期|207-213|共7页
作者
李青; 冀艳波; 郭濠奇; 刘凯旋;
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作者单位

西安工程大学服装与艺术设计学院;

江西理工大学电气工程与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类特种结构材料;
关键词
Inception v3; 迁移学习; 衬衫图案; 卷积神经网络;

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