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基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法研究
被引量：
1
1
作者
舒幸哲
《软件工程》
2022年第6期13-17,共5页
针对虚拟试衣中特征提取不足、人物肢体被衣服遮挡的问题,在基于图像特征保留的虚拟试衣方法基础上,提出基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法。该方法采用并行卷积核代替原有的3×3卷积核来提取特征,并在U-Net网络中融入...
针对虚拟试衣中特征提取不足、人物肢体被衣服遮挡的问题,在基于图像特征保留的虚拟试衣方法基础上,提出基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法。该方法采用并行卷积核代替原有的3×3卷积核来提取特征,并在U-Net网络中融入注意力机制形成新的Attention U-Net图像合成器,通过不断调整网络学习参数,将模型放在数据集VITON Dataset上进行虚拟试衣实验。实验结果表明,与原方法相比,该方法能提取出更多的细节纹理,在结构相似性上提升了15.6%,虚拟试衣效果更好。
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关键词
虚拟试衣
特征提取
并行卷积核
注意力机制
结构相似性
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题名
基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法研究
被引量：
1
1
作者
舒幸哲
机构
浙江理工大学信息学院
出处
《软件工程》
2022年第6期13-17,共5页
基金
绍兴市技术创新计划(揭榜挂帅)项目(2020B41006).
文摘
针对虚拟试衣中特征提取不足、人物肢体被衣服遮挡的问题,在基于图像特征保留的虚拟试衣方法基础上,提出基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法。该方法采用并行卷积核代替原有的3×3卷积核来提取特征,并在U-Net网络中融入注意力机制形成新的Attention U-Net图像合成器,通过不断调整网络学习参数,将模型放在数据集VITON Dataset上进行虚拟试衣实验。实验结果表明,与原方法相比,该方法能提取出更多的细节纹理,在结构相似性上提升了15.6%,虚拟试衣效果更好。
关键词
虚拟试衣
特征提取
并行卷积核
注意力机制
结构相似性
Keywords
virtual
try-on
feature
extraction
parallel
convolution
kernel
attention
mechanism
structural
similarity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法研究
舒幸哲
《软件工程》
2022
1
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参考文献
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