摘要
针对服装场合分类方法效率低等问题,提出了一种多尺度注意力的服装场合分类方法。该方法把收集的包含对应场合标签的服装图片,通过全局特征信息指导不同尺度的特征图产生局部注意力图,再联合全局特征信息和局部特征信息共同训练提高分类的准确率。实验表明:提出的模型比Resnet-CBAM分类模型在Top-1、Top-3和Top-5分别提高了4.75%、6.44%和5.92%。得出结论:提出的多尺度注意力服装分类模型优于现有的分类方法,并且该模型和数据集能够很好地应用于推荐系统任务。
出处
《电脑知识与技术》
2024年第2期1-3,8,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
安徽高校自然科学研究一般项目资助、安徽信息工程学院青年科研基金项目资助,编号:23QNJJKJ005
大学生创新创业训练计划项目(202313613002,202313613012,S202313613014,S202313613016)
安徽信息工程学院高层次人才科研启动项目(rckj2021A002)。
