【摘 要】
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为提升服装款式图领型识别精度,提出一种基于Mask R-CNN神经网络的服装款式图领型定位与识别方法。建立共1800张包含无领、立领、翻领与驳领4种领型的款式图样本库,利用迁移
【机 构】
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浙江理工大学丝绸文化传承与产品设计数字化技术文化和旅游部重点实验室,浙江理工大学浙江省服装工程技术研究中心,浙江理工大学服装数字化技术浙江省工程实验室
【基金项目】
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文化和旅游部重点实验室开放基金项目(2020WLB09);国家级大学生创新创业训练计划项目(201910338011);浙江省教育厅一般科研项目(Y201840287);浙江省服装工程技术研究中心开放基金项目(2018FZKF13)
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为提升服装款式图领型识别精度,提出一种基于Mask R-CNN神经网络的服装款式图领型定位与识别方法。建立共1800张包含无领、立领、翻领与驳领4种领型的款式图样本库,利用迁移学习与Mask R-CNN神经网络实现领型定位与识别。结果表明,4种领型的平均识别精确度高于98%,测试集平均精确度达到99.2%,mAP值达到90%。该识别方法可以减少样板生成中的人工失误,为数字化样板生成提供参考。
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