基于深度学习的时尚服装图像分割方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的时尚服装图像分割方法，所述的基于深度学习的时尚服装分割方法包括以下步骤：深度神经网络服装模型的构建、反向误差传播的损失函数设计和模型训练策略；所述的深度神经网络服装分割模型包括特征提取模块、服装语义信息提取模块和服装分割预测模块；所述的损失函数包括关键点位置的回归函数、关键可见性损失函数、带权重的服装预测类别交叉熵损失函数以及服装位置的回归损失函数；所述的模型训练策略包括权重参数初始化方法、数据的预处理、优化算法以及训练步骤。其优点表现在：能够对复杂图像中人物上半身衣服、下半身衣服，以及全身衣服搭配进行自动分割识别，有利于针对时尚服装领域设计的深度学习和网络训练。