【摘 要】
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近年来,目标识别技术已经随着深度学习的发展逐渐成熟,智能家居与时尚行业的兴起为基于计算机视觉的衣物识别提供了新的舞台。在居家环境中使用目标识别网络进行衣物识别,在对人身着的衣物类别进行有效的判断的基础上,预估家居环境中的舒适温度、湿度以及空气流通范围,然后输出预测信号给空调等家电来进行相应调节从而保证人体始终处于一个适宜的居家环境中。因此,智能家居场景下的对目标识别的精度和速度都具有很高的要求,又
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近年来,目标识别技术已经随着深度学习的发展逐渐成熟,智能家居与时尚行业的兴起为基于计算机视觉的衣物识别提供了新的舞台。在居家环境中使用目标识别网络进行衣物识别,在对人身着的衣物类别进行有效的判断的基础上,预估家居环境中的舒适温度、湿度以及空气流通范围,然后输出预测信号给空调等家电来进行相应调节从而保证人体始终处于一个适宜的居家环境中。因此,智能家居场景下的对目标识别的精度和速度都具有很高的要求,又快又准的衣物识别效果会为智能家居系统提供极大的支撑。本文的第一个工作是研究选择适用于智能家居应用的衣物识别的网络框架。研究中选择Deep Fashion2作为数据集对其进行预处理,对两种经典的目标识别网络:SSD算法和YOLO算法分别进行了轻量化改造,即使用轻量化卷积神经网络分别替代原SSD目标识别网络中特征提取网络VGG-16和YOLOV3网络中的DarkNet53。对所构建的两种轻量化的衣物识别网络进行对比,发现轻量化的YOLOV3衣物识别算法在综合了识别精度和速度后以64.75%的m AP和41.25帧的FPS评价指标优于SSD。所以选择轻量化YOLOV3作为本文所对应应用场景的衣物识别网络。本文的第二个工作是使用新型的轻量化图像分类网络EfficientNet作为主干特征提取网络应用到YOLOV3的目标识别框架当中,再将轻量化网络根据计算设备的条件适当的加深和加宽从而提升衣物识别的准确率。再根据训练后的结果使用K-mean++聚类算法重新计算先验框的大小和将引入GIo U作为网络中损失函数的一部分以进一步提升识别精度。改进后的EfficinetNet-YOLOV3衣物识别网络m AP达到了75.85%,识别速度得到了每秒44.11帧,参数量只为YOLOV3网络参数量的25.7%,以上结果表明新算法完全可以胜任在智能家居环境下的衣物识别工作。
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