基于深度卷积神经网络的时尚衣物搭配方法研究

论文摘要

本文利用卷积神经网络算法,提出了基于Inception V3的服装分类模型。首先对服装数据集进行分类,然后将分类好的数据放入神经网络的模型中训练,Inception V3模型网络结构能够高效的提取服装图像的特征,并根据服装的分类属性预测服装的类别,进而得到不同类别的服装之间的搭配度。最终,本课题在现有的网络模型基础上提出了基于Inception V3的服装搭配模型,它能够实现服装的分类预测以及服装之间的搭配度预测,因此能够在一定程度上解决实际生活中遇到的衣物搭配问题。

论文目录

• 引言
• 1 本文主要工作及成果
•   1.1 卷积神经网络
•     1.1.1 卷积层
•     1.1.2 池化层
•     1.1.3 全连接层
•   1.2 基于Inception v3的服装搭配模型
•   1.3 服装搭配模型的构建
•     1.3.1 准备数据集
•     1.3.2 模型构建
•     1.3.3 训练模型
•   1.4 系统的测试
• 2 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 高洁,张键

关键词: 卷积神经网络,时尚衣物搭配,深度学习,网络模型,图像处理

来源: 电脑知识与技术 2019年22期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 一般服务业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 淮海工学院

分类号: TP391.41;TP183;TS976.4

DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.2745

页码: 180-183

总页数: 4

文件大小: 1524K

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