[发明专利]一种基于关键点检测的衣服种类和属性分类方法有效
| 申请号： | 201710780963.1 | 申请日： | 2017-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN107918780B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 陈纪凯;潘炎;赖韩江;印鉴;高静 | 申请（专利权）人： | 中山大学;广东恒电信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于关键点检测的衣服种类和属性分类方法，该方法先采集训练样本的数据；然后构建可配置的检测衣服关键点的深度模型，并将训练样本的数据输入深度模型，以对深度模型进行训练；接着利用训练后的检测关键点的深度模型对衣服图像进行分析，预测衣服图像中每个关键点的位置；最后根据S3中预测关键点的结果，以此提取相关局部信息，再融合全局的图片信息，再通过深度模型对衣服种类和属性进行训练、预测。该方法实现了能够更好融合衣服局部和全局特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关键 检测 衣服 种类 属性 分类 方法 | ||
【主权项】：
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