【摘 要】
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服装衣长、领型等标签信息在电商平台的销售过程中起着重要作用,但是传统通过人工标注的方式费时费力,并且非常容易产生错误。为了解决该问题,本文依托课题组服装云交易平台,将计算机视觉与深度学习技术应用于服装标签识别,提出了一种改进的Inception-v4服装标签识别模型,并将其应用到服装上架过程中。服装商家只需上传服装图像,系统就能自动识别服装标签,再经过商家校对后存入数据库中,提高服装标签的准确率的
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服装衣长、领型等标签信息在电商平台的销售过程中起着重要作用,但是传统通过人工标注的方式费时费力,并且非常容易产生错误。为了解决该问题,本文依托课题组服装云交易平台,将计算机视觉与深度学习技术应用于服装标签识别,提出了一种改进的Inception-v4服装标签识别模型,并将其应用到服装上架过程中。服装商家只需上传服装图像,系统就能自动识别服装标签,再经过商家校对后存入数据库中,提高服装标签的准确率的同时节省了人力。在对深度学习相关技术以及图像处理相关算法深入研究的基础之上,提出了一种改进的Inception-v4服装标签识别模型。首先在识别模型中,通过将残差连接引入到Inception模块,在网络加深的情况下,加快了收敛速度。在此基础之上将服装标签分为长度类与设计类,分别设计了一个长度类标签识别模型和设计类识别模型,通过硬参数共享的方式,复用卷积与池化操作,在减少过拟合的风险与确保准确率的同时,大大降低了计算量。然后通过使用Soft Label和基于类间相似度的损失函数,充分挖掘了数据集中的标签关联信息,提升了模型的性能。并在Fashion AI数据集上进行了评估,实验结果表明本文所描述的方法在取得良好性能的同时拥有更快的收敛速度,准确率相较基础算法提升了4.1%。最后开发了服装标签自动标注系统,该系统是对服装标签识别模型的应用,简化了服装上架的流程。本文所实现的服装标签自动标注系统,为销售平台中的服装提供准确的标签信息,解决了上架过程中,人工标注标签繁琐且具有主观性的问题。此外,本文提出的Soft Label与基于类间相似度的损失函数,还可以用于识别年龄、身高等存在增量关系的任务。
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