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基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法
被引量：
21
1
作者
张振焕
周彩兰
梁媛
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第2期354-360,共7页
针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法:(1)调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;(2)"池化...
针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法:(1)调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;(2)"池化层+卷积层"的并行池化结构;(3)使用全局均值池化层替换全连接层。经过由香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集(DeepFashion)和标准数据集CIFAR-10上的实验表明,所提出的网络模型在处理图片的速度和分类精度方面都优于VGGNet和AlexNet,且得到了目前为止已知的在DeepFashion数据集上最好的分类准确率。该网络也可以更好地应用于目标检测和图像分割领域。
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关键词
深度学习
残差网络
多类别服装分类
卷积神经网络优化
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职称材料
题名
基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法
被引量：
21
1
作者
张振焕
周彩兰
梁媛
机构
武汉理工大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第2期354-360,共7页
文摘
针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法:(1)调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;(2)"池化层+卷积层"的并行池化结构;(3)使用全局均值池化层替换全连接层。经过由香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集(DeepFashion)和标准数据集CIFAR-10上的实验表明,所提出的网络模型在处理图片的速度和分类精度方面都优于VGGNet和AlexNet,且得到了目前为止已知的在DeepFashion数据集上最好的分类准确率。该网络也可以更好地应用于目标检测和图像分割领域。
关键词
深度学习
残差网络
多类别服装分类
卷积神经网络优化
Keywords
deep
learning
residual
network
multiple
categories
clothing
classification
convolution
neural
network
optimization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法
张振焕
周彩兰
梁媛
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018
21
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