【摘 要】
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为了更好地识别服装细节要素特征，以衬衫领部为例，提出了一种循环结构的Faster R-CNN网络模型。采用Faster R-CNN网络完成领部的一级识别与其边界框的截取，再循环利用其网络组件实现领部二级细节特征的识别分类，采用权重惩罚方法设定了3组类权重，解决衬衫领部数据集各类别间样本不均衡问题。实验结果表明：改变类权重后网络的平均精度均值（mean average precision,mAP）由
【基金项目】
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文化和旅游部重点实验室资助项目（19076223-B）； 嘉兴市重点研发项目（2021BZ10001）；
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为了更好地识别服装细节要素特征，以衬衫领部为例，提出了一种循环结构的Faster R-CNN网络模型。采用Faster R-CNN网络完成领部的一级识别与其边界框的截取，再循环利用其网络组件实现领部二级细节特征的识别分类，采用权重惩罚方法设定了3组类权重，解决衬衫领部数据集各类别间样本不均衡问题。实验结果表明：改变类权重后网络的平均精度均值（mean average precision,mAP）由96.23%提高到98.79%,使用样本数量占比最高类加权系数来控制权重，能够有效提升模型的检测精度。一级识别后截取到的图像由于只包含领部区域，能够突出目标；二级分类可提高其分类性能，准确率达到97.09%。该方法进一步提高了领部细节特征的识别效果，为服装款式精确识别提供新的方法与思路。
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