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采用卷积神经网络CaffeNet模型的女裤廓形分类 被引量：14
1
作者 吴欢 丁笑君 +2 位作者 李秦曼 杜磊 邹奉元 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期117-121,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 卷积神经网络 CaffeNet 模型 女裤廓形 Softmax 回归
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基于改进的AlexNet网络的服装廓形识别
2
作者 刘蓉 谢红 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期64-69,共6页
为了提高服装廓形的识别准确性,实现平面款式图的自动分类和识别,提出了一种基于改进AlexNet网络的服装廓形识别算法。以女裤廓形识别为例,首先,构建了一个包含19000多张女裤平面款式图的数据集,数据集按“S”形、“A”形、“X”形、“... 为了提高服装廓形的识别准确性,实现平面款式图的自动分类和识别,提出了一种基于改进AlexNet网络的服装廓形识别算法。以女裤廓形识别为例,首先,构建了一个包含19000多张女裤平面款式图的数据集,数据集按“S”形、“A”形、“X”形、“O”形、“H”形、“V”形对样本进行标签分类,并划分为训练集、测试集和验证集;然后,构建网络模型对训练集和测试集进行训练;针对平面款式图的图像特点对AlexNet网络进行了改进,通过减小网络深度,在第4层卷积层后引入批归一化操作来防止过拟合,提高模型的泛化性;最后,采用验证集进行模型验证,运用混淆矩阵对模型的验证结果进行可视化。结果表明:改进模型在验证集上的平均准确率为88%,最高类别识别准确率为94%,比改进前的AlexNet网络的识别准确率提高2%,且相较于resnet18等其他网络而言改进后的网络准确率更高,可用于女裤廓形识别。 展开更多
关键词 平面款式图 AlexNet网络 女裤廓形 批归一化 混淆矩阵
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