申请/专利权人：安徽信息工程学院

申请日：2023-06-16

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117649547A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/42;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明揭示了一种多尺度注意力的服装场合分类方法，包括以下步骤：步骤1、构建数据集，步骤2、数据集对比，步骤3、主干网络概述步骤4、非局部处理，步骤5、注意力处理，步骤6、图片处理，步骤7、结果比较。本发明构建了一个新的数据集，命名为FashionOccasion，用于解决服装场合标签的难题。该方法是多尺度注意力服装分类模型，相比现有的分类模型，能够有效地提高分类的准确率。

主权项：1.一种多尺度注意力的服装场合分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建数据集，构建的数据集内，每件服装由用户自定义的标签，标签由多个元素构成，每件服装的标签元素包括风格、场合和季节；步骤2、数据集对比，将不同出处的数据集进行比对，分析不同数据集的标签中包括的元素情况；步骤3、主干网络概述，利用多尺度注意力服装分类模型；步骤4、非局部处理，用于获取深度神经网络的长时记忆；步骤5、注意力处理，用全局特征信息来指导不同层次的特征图产生局部注意力图，通过产生的局部注意力图提取服装局部重要的特性信息；步骤6、图片处理，采用中心裁剪的方式对图像进行处理；步骤7、结果比较。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽信息工程学院 一种多尺度注意力的服装场合分类方法

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