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摘要:本发明公开了一种特征检测和深度学习融合的服装花型审美评估方法和装置,包括统计与服装设计相关的问卷调查结果得到传统图像审美特征;使用深度学习模型提取模板图像集的模板图像特征,并采用交叉注意力机制将模板图像特征和与传统图像审美特征融合得到模板图像的融合特征,基于模版图像的融合特征对模板图像集进行聚类得到伪标签,基于伪标签对深度学习模型进行微调;使用微调的深度学习模型按照相同的方式得到测试图像的融合特征;基于测试图像的融合特征与模板图像的融合特征计算每个测试图像到所有模板图像的相似度距离,并基于相似度距离计算每个测试图像的审美评估结果,为服装设计领域提供一种创新、智能且可解释评估方案。
主权项:1.一种特征检测和深度学习融合的服装花型审美评估方法,其特征在于,包括以下步骤:统计与服装设计相关的问卷调查结果得到传统图像审美特征;使用深度学习模型提取模板图像集的模板图像特征,并采用交叉注意力机制将模板图像特征和与传统图像审美特征融合得到模板图像的融合特征,基于模版图像的融合特征对模板图像集进行聚类得到伪标签,基于伪标签对深度学习模型进行微调;使用微调的深度学习模型提取测试图像集的测试图像特征,并采用交叉注意力机制将测试图像特征和与传统图像审美特征融合得到测试图像的融合特征;基于测试图像的融合特征与模板图像的融合特征计算每个测试图像到所有模板图像的相似度距离,并基于相似度距离计算每个测试图像的审美评估结果。
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百度查询: 浙江大学 波司登羽绒服装有限公司 一种特征检测和深度学习融合的服装花型审美评估方法和装置
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