王枫
- 作品数：5 被引量：37H指数：2
- 供职机构：南京信息工程大学信息与控制学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于卷积神经网络的服装分类方法
- 本发明公开了一种基于卷积神经网络的服装分类方法，包括以下步骤：获取服装图像样本，并分为训练样本和测试样本；对训练样本和测试样本进行预处理；构建卷积神经网络模型；利用预处理后的训练样本对卷积神经网络模型进行前向传播和后向传...
- 刘青山王枫厉智杨静邓健康
- 文献传递
- 基于双卷积神经网络的行人精细化识别被引量：8
- 2017年
- 针对监控场景的行人属性识别问题,提出了基于双卷积神经网络的属性识别方法,给定1幅行人图像,首先对行人的头、上身、下身、鞋、包、帽子等部件采用基于单次检测器(single shot multibox detector,SSD)的深度卷积网络框架进行检测,对于检测出的部件采用VGG-weights(visual geometry group)的深度网络进行精细化的属性识别,如行人的性别、头发长度、衣着款式、背包款式等;最后设计了行人属性识别系统,实现了行人部件的自动检测与属性识别。实验表明,所提出的识别方法性能好、识别度高、系统检测时间短、应用价值高。
- 王枫刘青山
- 关键词：目标检测卷积神经网络
- 基于部件检测与检索的行人精细化分割被引量：1
- 2019年
- 针对行人图像外观的多样性以及结构、姿态、场景的复杂性,提出一种有效的精细化行人部件分割方法.该方法实现把一幅行人图像分割成不同的语义区域,主要包含三个阶段,前两个阶段单独训练两个Fast R-CNN(Fast Region-based Convolutional Neural Network,快速区域卷积神经网络)模型,分别用来检测整个人体以及各个部件以获得各类别部件的大体位置;第三个阶段使用基于检索过分割图像的方法来对检测到的各个部件进行分割,最后把各部件分割结果还原到原图坐标上以得到最终的分割结果.实验表明所提方法在三个公开的数据库上,与其他算法相比,分割准确率更高,边缘效果更好.
- 王枫厉智刘青山孙玉宝
- 关键词：过分割
- 基于深度卷积神经网络的服装图像分类检索算法被引量：28
- 2016年
- 针对利用深度学习的服装图像检索算法分类精度较低的问题,提出基于深度卷积神经网络的改进服装图像分类检索算法,并建立一个具有16种属性、10万量级的网络服装图像数据库B_DAT Clothing。依据服装图像的复杂性,采用深度卷积神经网络从B_DAT Clothing数据库中自动学习服装的属性特征并建立哈希索引,进而构建基于服装属性的检索模型,实现服装图像的高效分类和快速检索。实验结果表明,与传统视觉特征分类算法相比,该算法在服装分类上的准确率更高,属性检索效果更好。
- 厉智孙玉宝王枫刘青山
- 关键词：卷积神经网络哈希索引
- 深度行人精细化解析模型研究
- 随着人工智能的快速发展，对大规模的图像数据进行细致的理解显得尤为重要。而在图像理解领域中以人为中心的图像解析是一个重要的研究方向。本文研究的行人精细化解析任务主要包含两个问题，分别是监控场景下的行人属性识别和人物衣服分割...
- 王枫
- 关键词：结构化信息
