基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法

随着深度学习的发展,使用深度卷积神经网络进行关键点定位受到了广泛关注.虽然在人体姿态、人脸识别等多个方面的关键点定位技术已经获得了长足的发展,但是应用于服饰的关键点定位由于其图像背景以及姿态等的多变性依然面临很大的挑战.服饰关键点定位技术在电商以及时尚搭配等方面有很大应用价值,本文将关键点定位应用于时尚领域,提出一种基于级联卷积神经网络的服饰关键点定位算法.该算法的目的是通过级联的两级卷积神经网络,实现对服饰关键点的初步定位以及对困难关键点的定位调整.算法的第1级以深度残差网络作为特征提取网络,在特征金字塔结构中引入空洞卷积,解决高层特征图感受野大但是空间分辨率低的问题,从而保留更多图像底层细节信息,实现对关键点的初步定位;第2级将第1级网络得到的定位结果作为关键点之间的结构先验,结合沙漏网络提取多尺度特征,对困难关键点进行精细调整,进一步提高定位精度.实验选用2018Fashion AI服饰关键点定位数据集进行训练和测试,将该数据集中对服饰关键点定位的平均归一化误差结果降低到3.56%,充分验证了算法的有效性.与几种常见关键点定位算法进行对比,本文算法在服饰关键点定位任务中取得最好效果,尤其是提高了对困难关键点的定位精度.

遥感数据融合技术文献综述

介绍了遥感数据融合技术的产生、发展历程和现状;遥感数据融合的目的是获取关于目标的更全面、综合的信息解释,详细阐述了遥感数据融合技术主要分为像素层融合、特征层融合和决策层融合3个层次的融合,着重介绍了各个数据融合层次中的具体融合方法。结合3个层次的融合处理技术进行性能比较、优缺点分析,对遥感数据融合在资源探测、农业管理、环境监测、军事和土地资源管理等领域的应用进行阐述;最后提出遥感数据融合技术面临的机遇及挑战。