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narrow pooling Clothing Classification Based on Attention Mechanism

Journal of Donghua University(English Edition) 2022年第4期39卷 367-372页

作者： MA Xiao WANG Shaoyu YE Shaoping FAN Jingyi XU An XIA Xiaoling School of Computer Science and Technology Donghua UniversityShanghai 201620China

In recent years,with the rapid development of e-commerce,people need to classify the wide variety and a large number of clothing images appearing on e-commerce *** order to solve the problems of long time consumption and unsatisfactory classification accuracy arising from the classification of a large number of clothing images,researchers have begun to exploit deep learning techniques instead of traditional learning *** paper explores the use of convolutional neural networks(CNNs)for feature learning to enhance global feature information interactions by adding an improved hybrid attention mechanism(HAM)that fully utilizes feature weights in three dimensions:channel,height,and ***,the improved pooling layer not only captures local feature information,but also fuses global and local information to improve the misclassification problem that occurs between similar *** on the Fashion-MNIST and DeepFashion datasets show that the proposed method significantly improves the accuracy of clothing classification(93.62%and 67.9%)compared with residual network(ResNet)and convolutional block attention module(CBAM).

关键词： clothing classification convolutional neural network(CNN) residual network(ResNet) attention mechanism narrow pooling

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