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J-GLOBAL ID：202002283238784350   整理番号：20A2605211

マルチスケールSE-Xception衣服画像分類【JST・京大機械翻訳】

Clothing image classification based on multi-scale SE-Xception

著者 (4件)： Chen Qiaohong (浙江理工大学 信息学院,浙江 杭州 310018) ,  Chen Yi (浙江理工大学 信息学院,浙江 杭州 310018) ,  Li Wenshu (浙江理工大学 信息学院,浙江 杭州 310018) ,  Jia Yubo (浙江理工大学 信息学院,浙江 杭州 310018)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 54  号： 9  ページ： 1727-1735  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 基本ネットワーク構造として,新しい分類性能と従来の畳込みニューラルネットワークXceptionを用いて,多重スケール深さ分離コンボリューションを用いて,モデルの特性情報の豊かさを向上し,モデル中にSE-Netモジュールを埋め込むことで,有用な特徴チャネルを強化でき,無用な特徴チャネルを低減した。実験結果は以下を示した。提示したマルチスケールSE-Xceptionモデルは,2種類のノイズレベルの異なる衣服データセットにおいて,誤りのない表現を取得できた。ACSデータセットの平均分類精度は78.34%であり,それぞれ,VGG-16,ResNet-50およびXceptionモデルより8.52%,4.81%および3.69%高かった。マルチスケールSE-Xceptionモデルは,より良い特徴抽出能力を持ち,より多くの衣服情報を抽出でき,それにより,衣服画像分類効果を改善し,そして,特徴スケールが単一で,情報豊富度が低いという問題を,ある程度解決することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  雑音指数 ,  特徴抽出 ,  *衣服 ,  ネットワーク構造 ,  チャネル
準シソーラス用語： *画像分類 ,  マルチスケール ,  分類精度 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチスケール ,  衣服 ,  画像分類