文件名称：Clothes-recognition:衣服识别
文件大小：9.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-20 04:16:48
JupyterNotebook
衣服识别（版本1） 研究 阅读，我知道了一个简单的CNN，任何转移学习模型都不会带来任何好的结果。 问题是，首先，衣服经常有很大的差异，其次，衣服变形，其次，衣服图像是在不同的情况下拍摄的。 FashionNet中建议的解决方案，该方案需要几个拆分的CNN分支以分配不同的属性，然后再进行串联。 我没有在单个标签上处理多个属性，也没有对像FashionNet这样的复杂CNN进行编码的经验。 目前，此任务超出了我的当前能力。 在github上进行了fashionNet的研究，没有一个是全面的，或者声称准确性很高。 我也考虑过Mask-RCNN，但是数据集没有分段注释。 我没有放弃，而是决定使用一些我知道的技术来试一试，以便稍微接近于FashionNet。 数据集 给定的数据集包含18438个文件（即6146组jpg，xml和txt），全部位于一个文件夹中。 文件名是识别其标签的一种方法。 有
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Clothes-recognition-master
----combine_cnn.ipynb(11.14MB)
----model1_upper_lower.ipynb(398KB)
----model_upper_lower.csv(12KB)
----model3_upper.ipynb(275KB)
----README.md(5KB)
----model2_lower.ipynb(365KB)
----Custom CNN baseline.ipynb(341KB)
----VGG16 - baseline.ipynb(55KB)