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题名基于ClothResNet模型的人体衣物颜色识别
被引量：2
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作者
黄玥玥
陈晓
王海燕
姚海洋
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机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期143-148,共6页
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基金
国家自然科学基金重点项目(62031021)。
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文摘
针对人体衣物属性识别存在衣物分割困难、颜色易扭曲、识别效率和准确率低的问题,提出一种基于ClothResNet模型的高效人体衣物颜色识别方法,模型以ResNet18网络为基础,设计优化的金字塔池化模块以捕获图像中的多层语义信息,融合坐标注意力机制以关注人体衣物轮廓信息,融入空洞卷积以提升网络效率,从而利用多重信息提高人体衣物识别精确率。针对人体衣物属性数据集不足的问题,利用公开数据集活动模板(回归ATR)原始彩色图像构建衣物属性数据集pcaparsing。性能对比实验表明,ClothResNet模型在衣物颜色属性识别中的平均精确率达到9449%,结果均优于同类方法。该识别方法在中小规模的人体衣物颜色识别系统具有广泛且重要的应用前景。
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关键词
人体衣物颜色识别
残差网络
优化的金字塔池化
clothresnet模型
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Keywords
human clothing color recognition
residual network
optimized pyramid pooling
clothresnet model
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分类号
TS101
[轻工技术与工程—纺织工程]
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