卷积神经网络在纺织及服装图像领域的应用

林碧珺; 耿增民; 洪颖; 李雪飞

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卷积神经网络在纺织及服装图像领域的应用

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随着大数据时代的到来,作为类脑计算领域的一个重要研究成果,卷积神经网络(convolutnioal neural networks,CNNs)已广泛应用于多个领域。与传统机器学习相比,卷积神经网络拥有更复杂的网络结构和更多隐藏层,有更强的特征学习和特征表达的能力,已被较好地运用处理多个大规模分类识别任务。目前纺织服装行业大量丰富的图像数据正好迎合了它的应用,已经有许多纺织服装图像领域的研究运用卷积神经网络技术,并取得了较好的效果。梳理了卷积神经网络运用在图像分类和目标检测两方面的主要经典网络结构,并分别介绍了这些网络为更好地应用于纺织服装领域而进行的改良与创新,最后结合现阶段发展给出未来可以运用的理论方向。

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来源
《北京服装学院学报》 |2021年第1期|92-99|共9页
作者
林碧珺; 耿增民; 洪颖; 李雪飞;
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作者单位

北京服装学院信息中心;

北京服装学院基础教学部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他;
关键词
卷积神经网络; 图像分类; 目标检测; 纺织; 服装;

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