[發明專利]基于特征增強的服裝分類和屬性識別方法

有效

• 申請號: 202110530400.3
• 申請日: 2021-05-14
• 公開（公告）號: CN113191443B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發明（設計）人: 袁春;張宇為
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳國際研究生院
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/46;G06V10/54;G06V10/74;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

1.一種基于特征增強的服裝分類和屬性識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，獲取服裝對應的原始圖像；

S2，對所述原始圖像進行兩路處理得到所述服裝的屬性特征；

S3，將所述屬性特征輸入至判別器，以通過所述判別器預測得到所述服裝的類別預測結果信息和屬性預測結果信息；

所述屬性特征包括形狀特征和紋理特征；

所述步驟S2具體包括：

S2.1，對所述原始圖像進行第一支路處理以提取得到所述形狀特征；

S2.2，對所述原始圖像進行第二支路處理以提取得到所述紋理特征；

所述步驟S2.2具體包括：

S2.2.1，載入ImageNet預訓練模型；

S2.2.2，通過所述ImageNet預訓練模型對所述原始圖像進行特征提取得到所述紋理特征；

所述步驟S2.2.2具體包括：

載入所述ImageNet預訓練模型的權值，并對所述權值進行凍結得到紋理特征提取器，以通過所述紋理特征提取器對所述原始圖像進行特征提取得到所述紋理特征；

所述方法還包括步驟：采用所述原始圖像上不同區塊之間的馬氏距離對所述屬性特征的相似程度進行度量，所述步驟具體包括：僅在訓練的過程中，

在第一支路上，優先擦除馬氏距離較小的特征，以強化所述形狀特征；

在第二支路上，優先擦除馬氏距離較大的特征，以強化所述紋理特征。

2.如權利要求1所述的基于特征增強的服裝分類和屬性識別方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

將所述形狀特征和所述紋理特征進行連接以得到全局特征，并將所述全局特征輸入至所述判別器，以通過所述判別器預測得到所述服裝的類別預測結果信息和屬性預測結果信息。

3.如權利要求2所述的基于特征增強的服裝分類和屬性識別方法，其特征在于，所述方法還包括步驟：

S4，提取關鍵點特征，并在所述關鍵點特征附近引入注意力機制，以聚焦所述服裝的關鍵點特征的附近特征。

4.如權利要求3所述的基于特征增強的服裝分類和屬性識別方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括：

S4.1，根據所述原始圖像提取得到所述關鍵點特征，并根據所述關鍵點特征得到可見性向量，以及對所述關鍵點特征進行上采樣得到關鍵點特征熱力圖；

S4.2，采用所述可見性向量對所述關鍵點特征熱力圖進行加權得到權值圖像；

S4.3，采用所述權值圖像對所述原始圖像進行加權操作，以在所述關鍵點特征附近引入注意力機制。

5.一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，實現如權利要求1-4中任一項所述的基于特征增強的服裝分類和屬性識別方法。