基于神经网络模型精细分类的服饰属性标签识别方法

摘要

本发明公开了基于神经网络模型精细分类的服饰属性标签识别方法，包括以下步骤：(1)将收集的服饰图片运用目标检测算法Faster RCNN进行切割，将多余的无关背景去掉；(2)将不同的背景种类图片分开，分为平铺图片和模特图片；(3)将得到的图片进行数据增广，包括反射、旋转和随机拉伸操作，增加图片的数量，得到增广训练数据；(4)将得到的增广训练数据作为训练集，训练NasNet改进的多分类网络，训练inceptionresnetv2改进的多分类网络；(5)将NasNet和inceptionresnetv2训练的网络模型进行融合，采用加权平均的融合方法，输出服饰的属性标签。本发明可以广泛应用在服饰图像检索，标签导航，服饰搭配等应用场景。