【摘 要】
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针对现有的服装解析算法在复杂背景下分割准确率较低,依赖姿态估计等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的自监督服装解析方法(Deeplabv2-SSL),即在Deeplabv2网络中注入一种
【机 构】
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西安工程大学计算机科学学院/陕西省服装设计智能化重点实验室,布拉德福德大学工程与信息学院,伯恩茅斯大学科学与工程技术学院
【基金项目】
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陕西省科技厅自然科学基金(2016JZ026);陕西省科技厅国际科技合作与交流计划(2016KW-043)
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针对现有的服装解析算法在复杂背景下分割准确率较低,依赖姿态估计等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的自监督服装解析方法(Deeplabv2-SSL),即在Deeplabv2网络中注入一种自监督的结构敏感学习算法。新的算法在训练过程中不需要标注任何人体关节信息,直接从像素标签中学习人体更高层次的信息,利用学习到的人体关节信息更好地定位服装分割的区域,降低了姿态估计过程中的损失。实验表明,Deeplabv2-SSL网络可以有效地解析服装中人体的个别部位以及服装区域。测试过程中总体像素精度大约83.37%,平均
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