基于改进ShuffleNetV2的男西服领型识别与分类模型

作     者：郑攀 庹武 魏新桥 高雅昆 杜聪 刘思雨 张欣汝 ZHENG Pan;TUO Wu;WEI Xinqiao;GAO Yakun;DU Cong;LIU Siyu;ZHANG Xinru

作者机构：河南科技学院服装学院河南新乡453003 中原工学院服装学院河南郑州451191 河南工学院电气工程与自动化学院河南新乡453003 

出 版 物：《毛纺科技》 (Wool Textile Journal)

年 卷 期：2024年第52卷第8期

页      面：90-97页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 

基　　金：河南省高等学校重点科研项目(19A540004,23A540007) 教育部产学协同育人项目(220900693082010) 

主　　题：男西服领型 ShuffleNetV2 CBAM H-Swish 迁移学习 

摘      要：针对男西服领型款式识别分类效果不佳的问题,提出一种基于改进ShuffleNetV2的识别与分类模型。首先收集男西服样本图像,建立包含9类男西服领型的样本库;其次以ShuffleNetV2模型为基础,引入CBAM注意力机制、H-Swish激活函数来增强模型特征提取能力,有效防止神经元坏死;另外利用迁移学习的方法再次增强模型的特征提取能力,提高模型的识别适应性和识别精度;最后对样本库数据集进行数据增强后开始训练验证。实验结果对比表明,本文的改进模型可以实现对男西服领型的有效识别和分类,平均准确率达到92.82%。本文为解决男西服领型识别与分类困难等问题提供了有效的解决方案,对服装定制行业的分类识别具有借鉴意义。