[发明专利]一种基于特征融合网络模型的服装解析方法有效
| 申请号： | 202110930368.8 | 申请日： | 2021-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN113657480B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 陈丽芳;余恩婷;丛洪莲;张晓婷 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 刘小莉 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征融合网络模型的服装解析方法，包括，获取服装数据集的训练集，并对训练集进行预处理；建立特征融合网络模型，并利用解析损失函数和边缘损失函数训练特征融合网络模型；利用编码网络提取高层次特征图；而后通过特征融合网络模块将高层次特征图和低层次特征图进行融合；根据通道顺序连接不同尺度的特征图，感知语义边缘特征；根据通道顺序，将解码网络的特征图和语义边缘特征进行连接，以获得解析的服装图像，并对解析的服装图像分别进行测试和评估；本发明可以在不利用扩大感受野获取多尺度信息和额外添加分支的情况下恢复在编码过程中丢失的空间细节信息，提升服装解析时的解析精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 网络 模型 服装 解析 方法 | ||
【主权项】：
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