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基于ResNet 18模型的新疆游牧民族传统纺织品纹样分类
1
作者
赵楷文
薄贤姝
+1 位作者
钱娟
阎明星
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第11期111-118,共8页
为了解决传统方法在新疆游牧民族纺织品纹样分类时准确率低、速度慢的问题,提出一种改进的卷积神经网络模型(ResNet 18-CA)。在ResNet 18卷积神经网络模型基础上添加注意力机制模块,加强对纹样特征的提取,并引入迁移学习思想,有效防止...
为了解决传统方法在新疆游牧民族纺织品纹样分类时准确率低、速度慢的问题,提出一种改进的卷积神经网络模型(ResNet 18-CA)。在ResNet 18卷积神经网络模型基础上添加注意力机制模块,加强对纹样特征的提取,并引入迁移学习思想,有效防止网络过拟合,并将改进后的网络模型与当前经典的几类卷积神经网络模型进行对比实验。改进后的卷积神经网络模型在建立的新疆传统纺织品纹样数据集上的分类识别准确率达到了98.62%,相比于原始的ResNet 18模型提高了3.72%,而模型大小仅增大0.2 MB,改进后的神经网络模型的分类准确率更高。
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关键词
游牧民族
传统纺织品纹样
ResNet
18
注意力机制
迁移学习
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职称材料
题名
基于ResNet 18模型的新疆游牧民族传统纺织品纹样分类
1
作者
赵楷文
薄贤姝
钱娟
阎明星
机构
新疆大学纺织与服装学院
新疆大学丝绸之路服饰艺术研究基地
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第11期111-118,共8页
基金
国家社科基金项目(22BMZ164)
新疆大学中亚研究院项目(24FPY004)
大学生创新训练项目(XJU-SRT-23039)。
文摘
为了解决传统方法在新疆游牧民族纺织品纹样分类时准确率低、速度慢的问题,提出一种改进的卷积神经网络模型(ResNet 18-CA)。在ResNet 18卷积神经网络模型基础上添加注意力机制模块,加强对纹样特征的提取,并引入迁移学习思想,有效防止网络过拟合,并将改进后的网络模型与当前经典的几类卷积神经网络模型进行对比实验。改进后的卷积神经网络模型在建立的新疆传统纺织品纹样数据集上的分类识别准确率达到了98.62%,相比于原始的ResNet 18模型提高了3.72%,而模型大小仅增大0.2 MB,改进后的神经网络模型的分类准确率更高。
关键词
游牧民族
传统纺织品纹样
ResNet
18
注意力机制
迁移学习
Keywords
nomads
traditional textile patterns
Resnet18
attention mechanism
transfer learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于ResNet 18模型的新疆游牧民族传统纺织品纹样分类
赵楷文
薄贤姝
钱娟
阎明星
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024
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