[发明专利]基于神经网络模型精细分类的服饰属性标签识别方法在审
| 申请号： | 201811455538.6 | 申请日： | 2018-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN109711266A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 吴昊;葛卫民 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于神经网络模型精细分类的服饰属性标签识别方法，包括以下步骤：(1)将收集的服饰图片运用目标检测算法Faster RCNN进行切割，将多余的无关背景去掉；(2)将不同的背景种类图片分开，分为平铺图片和模特图片；(3)将得到的图片进行数据增广，包括反射、旋转和随机拉伸操作，增加图片的数量，得到增广训练数据；(4)将得到的增广训练数据作为训练集，训练NasNet改进的多分类网络，训练inceptionresnetv2改进的多分类网络；(5)将NasNet和inceptionresnetv2训练的网络模型进行融合，采用加权平均的融合方法，输出服饰的属性标签。本发明可以广泛应用在服饰图像检索，标签导航，服饰搭配等应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 属性标签 服饰 神经网络模型 分类网络 精细分类 训练数据 图片 目标检测算法 服饰搭配 服饰图像 加权平均 拉伸操作 模特图片 网络模型 应用场景 融合 训练集 平铺 反射 切割 改进 检索 标签 输出 应用 | ||
【主权项】：
1.基于神经网络模型精细分类的服饰属性标签识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将收集的服饰图片运用目标检测算法Faster RCNN进行切割，将多余的无关背景去掉；(2)将不同的背景种类图片分开，分为平铺图片和模特图片；(3)将得到的图片进行数据增广，包括反射、旋转和随机拉伸操作，增加图片的数量，得到增广训练数据；(4)将得到的增广训练数据作为训练集，训练NasNet改进的多分类网络，训练inceptionresnetv2改进的多分类网络；(5)将NasNet和inceptionresnetv2训练的网络模型进行融合，采用加权平均的融合方法，输出服饰的属性标签。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811455538.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
