【摘 要】
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针对人体着装围度松量图像分类效果不理想、收集目标数据集较为困难等问题,提出一种人体着装围度松量图像的分类方法,即基于迁移学习方法构建人体着装围度松量图像分类的模型.以胸部为例,首先,迁移VGG16模型,预训练VGG16模型,将从VGG16模型学到的知识迁移到目标小数据集上并进行微调得到人体着装时胸部松量的特征;其次,将VGG16迁移模型与inceptionV3迁移模型进行对比分析.研究结果表明:在构建的人体着装胸部松量小数据集上,迁移VGG16模型准确率最终达到了82.1％,比inceptionV3迁移模
【机 构】
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上海工程技术大学 服装学院,上海 201620
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针对人体着装围度松量图像分类效果不理想、收集目标数据集较为困难等问题,提出一种人体着装围度松量图像的分类方法,即基于迁移学习方法构建人体着装围度松量图像分类的模型.以胸部为例,首先,迁移VGG16模型,预训练VGG16模型,将从VGG16模型学到的知识迁移到目标小数据集上并进行微调得到人体着装时胸部松量的特征;其次,将VGG16迁移模型与inceptionV3迁移模型进行对比分析.研究结果表明:在构建的人体着装胸部松量小数据集上,迁移VGG16模型准确率最终达到了82.1％,比inceptionV3迁移模型精准度高15.9％,验证了VGG16模型的有效性.并为更好实现远程在线服装定制中人体围度的测量提供有效途径.
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