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题名基于改进YOLO11的现代汉服裙装形制识别算法
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作者
李旰鹏
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机构
北京服装学院美术学院
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出处
《纺织科学与工程学报》
2026年第1期63-71,126,共10页
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基金
北京服装学院服务国家特殊需求“中国传统服饰文化抢救传承与设计创新”博士人才培养项目(NHFZ20250288)。
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文摘
针对汉服电商产业中服装形制人工标注成本高、效率低的问题,提出一种基于改进YOLO11的现代汉服裙装形制识别算法。首先,归纳五类主要的汉服裙装形制并建立数据集。其次,为弥补YOLO11模型在汉服裙装形制检测中的不足,使用DualConv与Focal Modulation模块改进主干网络,在颈部网络嵌入SEAM模块,引入ATFL优化分类损失函数。最后,进行消融实验与模型对比实验检验改进效果。实验结果表明:改进模型检测的精确率、召回率、IoU为0.5时与0.5到0.95时的平均精度均值相较YOLO11n分别提升2.63%、2.45%、0.94%、1.21%,实现了模型轻量化与检测精度的平衡,可为汉服形制分类识别提供参考。
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关键词
汉服形制检测
YOLO11
目标检测
汉服裙装
atfl
损失函数
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Keywords
detection of Hanfu style
YOLO11
object detection
Hanfu skirts
atfl loss function
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分类号
TS941.26
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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