文件名称：级联层叠金字塔网络模型的服装关键点检测
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更新时间：2024-05-26 06:07:17
服装关键点检测 层叠金字塔模型 Faster R-CNN ResNet-101
服装关键点的检测对服饰分类、推荐和检索效果具有重要的作用，然而实际服装数据库中存在大量形变及背景复杂的服饰图片，导致现有服装分类模型的识别率和服装推荐、检索的效果较差.为此，本文提出了一种级联层叠金字塔网络模型CSPN （Cascaded Stacked Pyramid Network），将目标检测方法与回归方法相结合，首先采用Faster R-CNN结构对服装目标区域进行识别，然后基于ResNet-101结构生成的多层级特征图，构建级联金字塔网络，融合服饰图像的多尺度高低层信息，解决图片形变及复杂背景下服装关键点识别准确度不高等问题.实验结果表明，CSPN模型在DeepFashion数据集上较其他三种模型对服装关键点具有较高识别度.