基于卷积神经网络的服饰图像分类

作     者：陈丽丽 韩润萍 CHEN Li-li;HAN Run-ping

作者机构：北京服装学院信息工程学院北京100029 北京服装学院中国服饰科学技术研究院北京100029 

基　　金：北京服装学院2018年研究生科研创新项目(120301990122/009) 项目名称:"基于深度学习的服饰图像分类" 

出 版 物：《北京服装学院学报（自然科学版）》 (Journal of Beijing Institute of Fashion Technology：Natural Science Edition)

年 卷 期：2018年第38卷第4期

页      码：31-36,58页

摘      要：卷积神经网络是在多层神经网络的基础上发展起来的主要用于图像分类和识别的一种深度学习方法.本文设计了1个4层的卷积神经网络,其中包括3个卷积层和1个softmax输出层,并且在Fashion-MNIST数据集上完成了网络的训练和测试.测试结果表明本文设计的卷积神经网络模型可以有效地实现服饰图像的分类.

主 题 词：卷积神经网络 服务图像分类 Fashion-MNIST数据集 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 0805[工学-能源动力学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0702[理学-物理学类] 

D　O　I：10.16454/j.cnki.issn.1001-0564.2018.04.006

馆 藏 号：203428746...