【摘 要】
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为解决服饰属性识别困难的问题,文中在Inception_ResnetV2深度网络模型的基础上,先采用预训练模型的方法对数据进行预训练,在卷积层后面接入全局平均池化替代传统的全链接层
【基金项目】
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国家重点研发项目(2017YFB1303503);山东省重大科技创新工程项目(2017CXGC0601)
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为解决服饰属性识别困难的问题,文中在Inception_ResnetV2深度网络模型的基础上,先采用预训练模型的方法对数据进行预训练,在卷积层后面接入全局平均池化替代传统的全链接层再连接分类器,来解决训练模型造成的过拟合的问题。同时采用Adam优化器,降低模型收敛速度,最终实现不同种类服饰属性的识别。为验证模型的优越性,与Xception、InceptionV4等深度网络模型的训练结果相比,Inception_ResnetV2具有更高的识别率。从而证明基于Inception_ResnetV2的深度网络模型
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