[发明专利]一种基于深度学习的服饰属性标签识别方法在审
| 申请号： | 202010165246.X | 申请日： | 2020-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN111400527A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 徐旭东;刘鑫 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 吴荫芳 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的服饰属性标签识别方法，用于完成对服饰图像属性值的识别。本方法依次包含以下步骤：(1)对训练数据集进行初步分类，并完成对数据图像的预处理；(2)将长度层面数据集分类，得到长度平铺数据集和长度非平铺数据集，图像中包含人体结构的为非平铺数据，反之为平铺数据；(3)使用设计层面数据集进行训练，建立设计层面的n个识别模型，用于识别输入图像在设计层面的属性值；(4)使用长度层面数据集进行训练，建立长度层面的n个识别模型，用于识别输入图像在长度层面的属性值；步骤(5)建立预测模型，对待预测图像进行预测。实验结果表明本方法能够有效的完成服饰属性标签的识别分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 服饰 属性 标签 识别 方法 | ||
【主权项】：
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