基于注意力机制和迁移学习的服装分类方法OACSTPCD
Clothing classification method based on attention mechanism and transfer learning
针对服装图像分类效率低、准确率不高等问题,提出了一种基于注意力机制和迁移学习的服装图像分类方法.主要采用预训练的ResNet50网络模型在服装数据集上进行迁移学习,以降低对数据集的依赖,并减少网络训练时间;通过几何变换和颜色抖动2种数据增强手段处理数据集,提高模型的泛化能力;以ResNet50为基础网络,加入卷积注意力机制模块(convolutional block at-tention module,CBAM),依次从通道和空间2个维度提高对服…查看全部>>
Aimed the low efficiency and low accuracy of clothing image classification,a clothing image classification method based on attention mechanism and transfer learning was proposed.The pre-trained ResNet50 network model was used for transfer learning on the clothing dataset to reduce the dependence on the dataset and the network training time.Image dataset was processed by data augmentation of geometric transform and color jitter to improve the generalization a…查看全部>>
陈金广;黄晓菊;马丽丽
西安工程大学 计算机科学学院,陕西 西安 710048西安工程大学 计算机科学学院,陕西 西安 710048西安工程大学 计算机科学学院,陕西 西安 710048
计算机与自动化
服装图像分类ResNet50卷积注意力机制模块(CBAM)注意力机制迁移学习
clothing classificationResNet50convolutional block attention moduleattention mechanismtransfer learning
《西安工程大学学报》 2024 (3)
109-116,8
陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-568)陕西省教育厅科研计划项目(22JP028)
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