针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对Efficie...针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对EfficientNet V2、RegNet Y 16GF和ViT Large 16等模型进行微调训练,生成新模型,实现基于单个深度学习的服装风格图像分类;最后,为进一步提高图像分类的准确性、可靠性和鲁棒性,分别采用基于投票、加权平均和堆叠的集成学习方法对上述单个模型进行组合预测。迁移学习实验结果表明,基于ViT Large 16的深度学习模型在测试集上表现最佳,平均准确率为77.024%;集成学习方法实验结果显示,基于投票的集成学习方法在相同测试集上平均准确率可达78.833%。研究结果为解决服装风格分类问题提供了新的思路。展开更多
在HBIM(Historic Building Information Modeling)数据库中进行信息查询面临三个问题:一是没有普适性的规则判断建筑之间的相似性;二是未考虑建筑本身所包含的历史文化信息;三是查询文本多基于关键词,难以检索到关键词未包含的信息。针...在HBIM(Historic Building Information Modeling)数据库中进行信息查询面临三个问题:一是没有普适性的规则判断建筑之间的相似性;二是未考虑建筑本身所包含的历史文化信息;三是查询文本多基于关键词,难以检索到关键词未包含的信息。针对以上问题,提出了一种面向历史建筑的多模态检索方法,用户能通过输入图像或自然语言文本数据,检索到与输入特征相符的建筑,并以列表形式进行排序。在以图像检索建筑时,利用“dino_vit16”模型对图像进行特征提取,所提出的图像-建筑检索方法检索精度达90.08%;在文本检索建筑时则基于CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)模型建立图像和文本的关联,研究了图文相似度和文本相似度权重的取值,选择m=0.6,n=0.4作为权重的最佳配置。实验证明所提出的文本-建筑检索算法对于包含某种外观特征查询语句的检索效果最好,对于描述某种功能和建筑风格的查询语句检索效果最差,而当查询语句中包含4个以上的混合特征,能够描述出建筑的基本面貌时,可以准确地检索到符合条件的建筑。展开更多
文摘针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对EfficientNet V2、RegNet Y 16GF和ViT Large 16等模型进行微调训练,生成新模型,实现基于单个深度学习的服装风格图像分类;最后,为进一步提高图像分类的准确性、可靠性和鲁棒性,分别采用基于投票、加权平均和堆叠的集成学习方法对上述单个模型进行组合预测。迁移学习实验结果表明,基于ViT Large 16的深度学习模型在测试集上表现最佳,平均准确率为77.024%;集成学习方法实验结果显示,基于投票的集成学习方法在相同测试集上平均准确率可达78.833%。研究结果为解决服装风格分类问题提供了新的思路。
文摘在HBIM(Historic Building Information Modeling)数据库中进行信息查询面临三个问题:一是没有普适性的规则判断建筑之间的相似性;二是未考虑建筑本身所包含的历史文化信息;三是查询文本多基于关键词,难以检索到关键词未包含的信息。针对以上问题,提出了一种面向历史建筑的多模态检索方法,用户能通过输入图像或自然语言文本数据,检索到与输入特征相符的建筑,并以列表形式进行排序。在以图像检索建筑时,利用“dino_vit16”模型对图像进行特征提取,所提出的图像-建筑检索方法检索精度达90.08%;在文本检索建筑时则基于CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)模型建立图像和文本的关联,研究了图文相似度和文本相似度权重的取值,选择m=0.6,n=0.4作为权重的最佳配置。实验证明所提出的文本-建筑检索算法对于包含某种外观特征查询语句的检索效果最好,对于描述某种功能和建筑风格的查询语句检索效果最差,而当查询语句中包含4个以上的混合特征,能够描述出建筑的基本面貌时,可以准确地检索到符合条件的建筑。
