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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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结合工程实际,对数字化技术在运行中的制冷机房改造中的应用进行了研究.在对项目中存在的改造难点进行分析的基础上,提出了相应的针对性解决方案,以期为类似工程提供借鉴. 相似文献
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地下空间是开发建设的战略性空间,其开发与利用需留足弹性、复合兼容.结合某工程A片区地下空间规划与实践,通过地下空间规划利用方式的创新和探索,制定规划战略目标,根据功能需求,提出相应的开发模式与集成功能体系. 相似文献
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