基于迁移学习的服装图像分类模型研究-豆柴文库

基于迁移学习的服装图像分类模型研究.pptx

2024-10-03

20金币

382KB

23页

快乐****蜜蜂

实名认证

内容提供者

1/10

2/10

3/10

4/10

5/10

6/10

7/10

8/10

9/10

10/10

亲，该文档总共23页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～

下载提示文本预览

如果您无法下载资料，请参考说明：

1、部分资料下载需要金币，请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档，再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压，在使用对应软件打开

相关资料

基于迁移学习的服装图像分类模型研究.pptx

汇报人：CONTENTSPARTONE迁移学习的定义迁移学习的应用场景迁移学习的基本原理PARTTWO服装图像分类的挑战服装图像分类的方法服装图像分类的评估指标PARTTHREE迁移学习在服装图像分类中的应用基于迁移学习的服装图像分类模型构建模型参数优化和训练过程PARTFOUR实验数据集和实验环境实验结果展示结果分析模型性能对比PARTFIVE研究结论研究不足与展望汇报人：

2024-10-03

382KB

基于迁移学习的卷积神经网络服装图像分类.docx

基于迁移学习的卷积神经网络服装图像分类基于迁移学习的卷积神经网络服装图像分类摘要：随着电子商务的蓬勃发展，服装图像分类成为了一个重要的研究方向。本论文提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络方法来解决服装图像分类问题。我们利用预训练的卷积神经网络模型作为特征提取器，并在其顶部添加几个全连接层用于分类任务。通过迁移学习的方式，我们可以将在大规模图像数据上训练得到的模型的视觉表示能力迁移到服装图像分类任务上。实验证明，我们的方法在服装图像分类任务中取得了很好的分类性能。关键词：迁移学习，卷积神经网络，服装图像分类

2024-10-24

11KB

基于迁移学习的图像分类训练方法研究.docx

基于迁移学习的图像分类训练方法研究摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类一直是一个热门领域。然而，在训练一个良好的图像分类模型时需要大量的数据和计算资源。在这篇论文中，我们研究了一种基于迁移学习的图像分类训练方法。我们使用预训练的模型作为基础模型，并通过微调技术和数据增强技术，将其应用于特定的图像分类任务。我们通过在Kaggle和ImageNet数据集上进行实验，证明了这种方法的有效性。我们的研究结果表明，迁移学习可以显著提高图像分类模型的性能，同时降低训练成本和训练时间。关键词：迁移学习、微调、数

2024-10-20

11KB

基于卷积神经网络和迁移学习的服装图像分类.pptx

基于卷积神经网络和迁移学习的服装图像分类目录添加章节标题卷积神经网络（CNN）介绍CNN的基本结构CNN的学习过程CNN的优势和局限性CNN的应用场景迁移学习介绍迁移学习的基本概念迁移学习的分类迁移学习的优势和局限性迁移学习的应用场景基于CNN和迁移学习的服装图像分类方法数据预处理特征提取模型训练与优化分类结果评估实验结果与分析实验数据集介绍实验设置与参数选择实验结果展示结果分析总结与展望基于CNN和迁移学习的服装图像分类的优势与不足未来研究方向THANKYOU

2024-10-09

2.2MB

基于深度学习的服装图像分类与检索研究.docx

基于深度学习的服装图像分类与检索研究基于深度学习的服装图像分类与检索研究摘要：随着电子商务的兴起，消费者对于在线购物的需求不断增加。然而，消费者在购物过程中最常面临的问题之一就是无法亲自试穿服装。在这种情况下，基于深度学习的服装图像分类与检索技术能够为消费者提供一种便捷的解决方案。本文旨在研究和探索如何利用深度学习技术来实现服装图像的分类和检索。1.引言服装图像分类和检索技术在电子商务中扮演着至关重要的角色。随着深度学习技术的发展和应用，越来越多的研究开始关注如何利用深度学习来改进服装图像分类和检索的效果

2024-10-20

11KB