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基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法: 收藏
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引用; 《毛纺科技》2024年第7期52卷 116-121页; 作者：白雪曹涵颖重庆第二师范学院美术学院重庆400065; 针对现有服装款式图廓特征识别方法存在特征识别技术复杂和识别精度不高的问题,提出基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法。首先,采用数据增强方法对服装款式图廓类型标签进行分类;其次,通过损失函数计算并确定图廓特征分...; 针对现有服装款式图廓特征识别方法存在特征识别技术复杂和识别精度不高的问题,提出基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法。首先,采用数据增强方法对服装款式图廓类型标签进行分类;其次,通过损失函数计算并确定图廓特征分布梯度;然后,通过卷积神经网络构建特征识别模型;最后,引入注意力机制模块识别服装款式图廓特征。验证结果表明:与基于改进Resnet34和基于改进边缘检测算法的服装款式识别方法比,本文方法始终具有较高的复杂图廓识别精准度,对连衣裙款式样衣的图廓识别精准度可达99.1%,外套、裤子、短袖的款式均能达到90%以上。本文方法的识别效果精准有效,可推广于现实中服装款式图廓特征的识别。; 来源：详细信息评论

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