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基于改进Mask R-CNN的服装图像细粒度实例分割
被引量：
1
1
作者
王伟珍
赵汝嘉
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2023年第6期88-94,共7页
服装图像实例分割是人工智能辅助服装设计中的关键环节,为实现对服装图像中细粒度属性的识别与定位,提出了基于深度学习的细粒度分割方法。该方法在原始Mask R-CNN的基础上,改进ResNet残差网络的结构,并在主干层网络中引入双向特征融合...
服装图像实例分割是人工智能辅助服装设计中的关键环节,为实现对服装图像中细粒度属性的识别与定位,提出了基于深度学习的细粒度分割方法。该方法在原始Mask R-CNN的基础上,改进ResNet残差网络的结构,并在主干层网络中引入双向特征融合模块和双重注意力机制,从而提高模型的特征提取能力,在缩短信息路径的同时帮助网络模型关注更重要的区域。将该分割网络在iMaterialist Fashion数据集上进行验证与评价,结果表明该分割网络较原模型相比分割精度提高了约2.7%,该方法能够更加精准地进行细粒度实例分割,可为人工智能辅助服装设计的视觉系统研究提供新的思路。
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关键词
细粒度图像分割
服装
图像
Mask
R-CNN
实例
分割
深度学习
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职称材料
题名
基于改进Mask R-CNN的服装图像细粒度实例分割
被引量：
1
1
作者
王伟珍
赵汝嘉
机构
大连工业大学服装学院
大连工业大学服装人因与智能设计研究中心
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2023年第6期88-94,共7页
基金
教育部社科规划基金项目(21YJAZH088)
教育部产学协同育人项目(220404211305120)
+2 种基金
辽宁省教育厅基本科研重点攻关项目(LJKZZ20220069)
辽宁省教育厅教研项目(1010152)
中国纺织工业联合会教研项目(2021BKJGLX321)。
文摘
服装图像实例分割是人工智能辅助服装设计中的关键环节,为实现对服装图像中细粒度属性的识别与定位,提出了基于深度学习的细粒度分割方法。该方法在原始Mask R-CNN的基础上,改进ResNet残差网络的结构,并在主干层网络中引入双向特征融合模块和双重注意力机制,从而提高模型的特征提取能力,在缩短信息路径的同时帮助网络模型关注更重要的区域。将该分割网络在iMaterialist Fashion数据集上进行验证与评价,结果表明该分割网络较原模型相比分割精度提高了约2.7%,该方法能够更加精准地进行细粒度实例分割,可为人工智能辅助服装设计的视觉系统研究提供新的思路。
关键词
细粒度图像分割
服装
图像
Mask
R-CNN
实例
分割
深度学习
Keywords
fine-grained image segmentation
clothing image
Mask R-CNN
instance segmentation
deep learning
分类号
TS111.8 [轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Mask R-CNN的服装图像细粒度实例分割
王伟珍
赵汝嘉
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2023
1
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