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摘要:本发明公开了一种着装分类模型的训练方法及装置、着装分类方法及装置,该模型训练方法包括:获取训练样本;将样本图像输入着装分类模型;对样本图像中的人像区域进行语义分割;基于第二特征、目标特征、着装分类结果以及对应的着装分类标签计算目标损失,并根据目标损失调整着装分类模型的参数,直至满足收敛条件。本发明通过MASK机制进行语义分割,辅助模型的注意力机制学习区分人像区域和背景,降低了着装模型训练的难度,模型的注意力机制能更好地表征各类着装属性本身的特征,从而准确高效地实现着装分类任务,另外通过设计多种损失函数联合优化模型,使模型收敛至最优,提高了着装分类的准确率。
主权项:1.一种着装分类模型的训练方法,其特征在于,包括以下步骤:获取训练样本,其中,所述训练样本包括样本图像和对应的着装分类标签;将所述样本图像输入着装分类模型,所述着装分类模型用于提取所述样本图像的第一特征,并基于注意力机制对所述第一特征进行处理得到第二特征,以及基于残差注意力机制对所述第二特征进行处理得到着装分类结果;基于MASK机制对所述样本图像中的人像区域进行语义分割,得到目标图像;基于所述第二特征、目标特征、所述着装分类结果以及对应的着装分类标签计算目标损失,并根据所述目标损失调整所述着装分类模型的参数,直至满足收敛条件;其中,所述目标特征基于所述目标图像和所述第一特征得到;所述基于所述第二特征、目标特征、所述着装分类结果以及对应的着装分类标签计算目标损失的步骤具体包括:基于所述第二特征和所述目标特征计算第一损失;基于所述着装分类结果和对应的着装分类标签计算第二损失;根据所述第一损失和所述第二损失确定所述目标损失;基于所述目标图像和所述第一特征得到所述目标特征的步骤包括:将所述目标图像通过广播方式与所述第一特征逐元素相乘,过滤背景区域和前景区域的人脸区域,得到所述目标特征。
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