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深度学习在服饰商品分类中的应用

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【作者】 林恒青

【Author】 LIN Heng-qing;Department of Mechanical Engineering, Fujian Chuanzheng Communications College;

【机构】 福建船政交通职业学院机械工程系

【摘要】 近年来,深度学习的提出给机器学习领域带来新的革命,各种开源的深度学习框架也不断地推陈出新,Caffe就是其中的一种.由于简单易用、性能强大,Caffe框架受到了广泛的认可,并应用在工业和生活的各个领域.针对服饰商品分类的特点,利用Caffe框架中的AlexNet网络对服饰商品进行分类识别,采用这种模型取得较好的实验效果,对服装商品的自动识别提供新的参考.

【关键词】 服饰商品分类深度学习Caffe框架
【基金】 福建省教育厅科技项目(JAT170942)
【所属期刊栏目】 计算机与工程技术 (2019年02期)
  • 【DOI】10.15911/j.cnki.35-1311/n.2019.02.011
  • 【分类号】TP391.41;TP181
  • 【下载频次】61
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