【摘 要】
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服装图像分割技术广泛应用于服装检索、服装推荐、虚拟试衣等领域,越来越多的研究人员使用基于深度学习的语义分割网络对服装图像进行分割,并逐渐成为计算机视觉研究领域的一大热门。由于服装的属性繁多,面料款式纹理均有所不同,且服装图像中人体姿势和复杂场景较易遮挡服装,大多数基于深度学习的语义分割网络对服装图像进行分割后会出现服装边缘分割粗糙、分割精度差、服装遮挡和服装深层语义特征提取不够充分等问题。本文在现
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服装图像分割技术广泛应用于服装检索、服装推荐、虚拟试衣等领域,越来越多的研究人员使用基于深度学习的语义分割网络对服装图像进行分割,并逐渐成为计算机视觉研究领域的一大热门。由于服装的属性繁多,面料款式纹理均有所不同,且服装图像中人体姿势和复杂场景较易遮挡服装,大多数基于深度学习的语义分割网络对服装图像进行分割后会出现服装边缘分割粗糙、分割精度差、服装遮挡和服装深层语义特征提取不够充分等问题。本文在现有的基于深度学习的语义分割网络基础上,针对如何提高服装图像的分割效果开展了如下的工作:（1）针对基于深度学习的语义分割网络对服装图像分割存在的服装边缘分割粗糙的问题,在Deeplab v3+网络的主干网络引入协调注意力机制,利用协调注意力机制捕获位置信息和通道关系,较有针对性地捕获学习目标区域的特点,有利于提高网络对服装图像细微部分的分割能力。（2）针对基于深度学习的语义分割网络对服装图像分割存在的分割精度差、服装深层语义特征提取不够充分的问题,在Deeplab v3+网络中引入语义特征增强模块,通过对不同大小的特征图应用non-local注意块增强服装语义特征信息,使得服装分割的精度有了一定的提升。（3）针对深度学习的语义分割网络对服装进行分割后存在遮挡服装的问题,使用PatchMatch算法,对服装的遮挡区域进行处理,可以处理手臂遮挡服装等问题,取得了较好的视觉效果。（4）设计并实现了服装图像分割系统。该系统使用在服装数据集上训练收敛的语义分割网络对服装图像进行分割,使用PatchMatch算法去除服装图像的遮挡物,最终获取目标服装图像。本文对现有的基于深度学习的语义分割网络进行改进,实验表明:嵌入协调注意力机制和语义特征增强模块的Deeplab v3+网络相较于Deeplab v3+网络在Deep Fashion2数据集上mIoU、MPA提高了2.1%,2.3%。最后,本文设计并开发了服装图像分割系统,它不仅整合了已经训练收敛的服装分割网络,对服装进行初步分割,而且加入PatchMatch算法对服装的遮挡物进行去除,提取更为纯净的服装图像。
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