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基于卷积神经网络和迁移学习的服装图像分类
作者：
高樱萍|宋丹|陈玉婷
时间：
2021/5/14
浏览：
2079
次
摘 要：
针对传统的服装图像分类方法效率低、准确度不高等缺点，提出了一种基于VGG16 和迁移学习的服装图像分类方法，主要采取预训练的 VGG16 网络模型，提供了更好的模型初始化，并在服装图像数据集上进行迁移学习，减少了对数据的依赖以及网络的训练时间；使用数据增强的手段来增加训练的数据量，提高了模型的泛化能力；在网络层中加入 BN 层来防止网络出现过拟合和梯度消失。结果表明，与其他传统的卷积神经网络模型相比，提出的模型有更高的准确率，能够更好地完成对服装图像的分类。
关键词：
VGG16；深度学习；数据增强；图像分类
作 者：
高樱萍(湖南工程学院)
宋丹(湖南工程学院)
陈玉婷(湖南工程学院)
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