提升服装识别精度：基于改进ResNet的深度学习方法

本文主要探讨了基于卷积神经网络的服装识别分类模型的研究，针对传统服装图像识别方法存在的识别精度低、效果差的问题，研究人员在深度残差网络(ResNet)的基础上进行了创新。首先，他们提出了一个改进的深度残差块，对卷积层、批量归一化层和激活函数层的排列顺序进行了优化，并引入了注意力机制，旨在增强网络对服装特征的敏感性和区分度。 改进的ResNet结构着重于调整卷积核的结构，以提高模型的表达能力和泛化能力。为了验证这种方法的有效性，作者选择了Fashion-MNIST和DeepFashion两个常用的数据集进行实验。实验结果显示，与原始ResNet和经典的深度学习网络相比，他们提出的网络模型在服装图像识别分类上的精度显著提升，达到了88%以上，显示出更好的分类识别效果和更高的识别精度。 该研究的关键点在于结合卷积神经网络的强大表征能力，特别是通过残差网络的结构优化和注意力机制的引入，解决了服装图像识别中的复杂性和变化性问题。由于电子商务的发展和服装数据的增长，对于自动化的服装识别分类系统的需求日益增长，因此，这项工作对于实际应用具有重要的意义，例如在推荐系统、库存管理、在线销售等领域都有着广阔的应用前景。 本文的关键词包括服装识别分类、卷积神经网络、残差网络和注意力机制，这些词汇突出了研究的核心内容和技术路径。论文的中图分类号为TS941，表示它属于计算机科学技术领域，文献标识码为A，表明这是一篇学术研究论文，文章编号为1671-119X，发表于2022年第3期的《湖南工程学院学报（自然科学版）》。这篇文章提供了一种创新的解决方案，有望推动服装识别技术的发展和应用。