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| 布料色卡图像检索的深度学习模型 |
| 崔梓晗 魏昕怡 邱桃荣 邹凯 |
| 南昌大学信息工程学院 南昌大学际銮书院 |
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摘要 为解决箱包领域对不同分辨率和不同旋转角度的色卡图像存在检索效果差的问题,提出基于深度学习框架(GoogleNet、AlexNet和LeNet-5)和结合稀疏化Dropout结构改进的LeNet-5学习框架的色卡图像检索模型,设计了相应的实现方法。在两个标准数据集(Brodatz、UIUC)和一个真实领域采集的布料色卡图像数据集上与传统纹理图像检索模型进行对比测试和结果分析。结果表明:对检索具有不同分辨率或者不同旋转角度的图像而言,基于深度学习的色卡图像检索模型具有更好的检索准确率,达到了在箱包领域进行色卡图像检索的实际应用要求。
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| 关键词 ：
图像检索,
布料色卡,
机器学习,
深度学习,
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| 基金资助: 国家自然科学基金资助项目(61762045,61841201)； 江西省重点研发计划(20181BBG70031)；
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