针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对Efficie...针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对EfficientNet V2、RegNet Y 16GF和ViT Large 16等模型进行微调训练,生成新模型,实现基于单个深度学习的服装风格图像分类;最后,为进一步提高图像分类的准确性、可靠性和鲁棒性,分别采用基于投票、加权平均和堆叠的集成学习方法对上述单个模型进行组合预测。迁移学习实验结果表明,基于ViT Large 16的深度学习模型在测试集上表现最佳,平均准确率为77.024%;集成学习方法实验结果显示,基于投票的集成学习方法在相同测试集上平均准确率可达78.833%。研究结果为解决服装风格分类问题提供了新的思路。展开更多
文摘针对服装风格人工分类受主观性、地域等因素影响而造成的分类错误问题,研究了一种基于人工智能的服装风格图像分类方法。首先,在FashionStyle14数据集基础上筛除重复或无效图像,构建服装风格图像数据集;然后,采用迁移学习方法,对EfficientNet V2、RegNet Y 16GF和ViT Large 16等模型进行微调训练,生成新模型,实现基于单个深度学习的服装风格图像分类;最后,为进一步提高图像分类的准确性、可靠性和鲁棒性,分别采用基于投票、加权平均和堆叠的集成学习方法对上述单个模型进行组合预测。迁移学习实验结果表明,基于ViT Large 16的深度学习模型在测试集上表现最佳,平均准确率为77.024%;集成学习方法实验结果显示,基于投票的集成学习方法在相同测试集上平均准确率可达78.833%。研究结果为解决服装风格分类问题提供了新的思路。
