Graduation Project:Classification of服装风格 based on deep learning(all source codes+thesis proposal+thesis paper+task book)

简介：
服装图像风格的自动识别在服装自动标注、服装推荐以及服装检索等多个应用场景中发挥着关键作用。传统的卷积神经网络架构通常要求图像保持固定的尺寸，在这种设定下，该技术能够表现出色地应对图像识别挑战。然而，由于实际应用中需要对输入图像进行任意裁剪或缩放以适应固定大小的要求，这不仅限制了模型的灵活性，还可能导致识别精度的下降。为此，本文通过在空间金字塔池结构的基础上微调VGG网络架构，在不改变输入图像尺寸的前提下实现了对复杂尺度数据的处理能力。实验表明，与直接使用GoogleNet和基于预训练VGG网络的方法相比，该组合架构显著提升了服装图像风格识别任务中的交叉验证精度。值得注意的是，该改进型网络不仅在服装图像风格识别方面表现出色，还显著提升了分类精度，并且能够有效扩展至其他类型的数据集分类问题。本研究采用经过微调处理、并包含上采样器层的VGG-19网络架构，在服装图像风格识别任务中进行了应用。为了验证该网络的有效性，我们在实验阶段将其与原始VGG网络及GoogleNet进行了对比分析。研究表明，该方法在处理不同尺寸和比例的输入图像方面表现出了良好的适应性。通过改进后的网络架构，本研究实现了服装风格识别性能的显著提升。该自适应算法不仅适用于服装领域，在图像分类及目标检测任务中也展现出良好的通用性能。作为后续研究方向之一，我们计划进一步结合图像纹理特征提取技术，以提升整体模型的性能水平。