采用最大均值差异和权重约束的服装识别迁移学习

王鑫; 钟跃崎

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采用最大均值差异和权重约束的服装识别迁移学习

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摘要

为了提高基于深度学习的服装图像识别网络的泛化性能,文章提出了一种迁移学习方法,即从一个服装识别任务中提取知识并将其迁移到另一个相似任务中.所提出的神经网络由2个分支组成,一个分支在源域上进行计算,另一个分支在目标域上进行计算.为了表征2个分支之间的相似性,采用最大均值差异损失减小输出特征之间的分布差异,并使用权重约束损失来减小权重的差异.结果表明:与其他迁移学习方法相比,该方法可以提高2％的预测准确率,迁移学习后的Resnet50模型在ACWS数据集上的预测准确率可以达到69.01％,在IDesigner数据集上的预测准确率可以达到91.18％.

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来源
《毛纺科技》 |2021年第4期|前插11-6|共7页
作者
王鑫; 钟跃崎;
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作者单位

东华大学纺织学院上海 201620;

东华大学纺织学院上海 201620;

东华大学纺织面料技术教育部重点实验室上海 201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类纺纱新工艺、新技术;
关键词
深度学习; 迁移学习; 服装识别; 最大均值差异;

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