基于InceptionResnetV2网络模型的服饰属性识别

作者：贺思艳; 任利娟^*; 田新诚

来源：信息技术, 2019, 43(11): 57-61.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2019.11.013

• 服饰属性识别
• 神经网络
• 深度学习
• 优化器

为解决服饰属性识别困难的问题,文中在InceptionResnetV2深度网络模型的基础上,先采用预训练模型的方法对数据进行预训练,在卷积层后面接入全局平均池化替代传统的全链接层再连接分类器,来解决训练模型造成的过拟合的问题。同时采用Adam优化器,降低模型收敛速度,最终实现不同种类服饰属性的识别。为验证模型的优越性,与Xception、Inception V4等深度网络模型的训练结果相比,InceptionResnetV2具有更高的识别率。从而证明基于InceptionResnetV2的深度网络模型在服饰属性上具有更好的识别能力。

• 单位
  山东大学; 山东电子职业技术学院