[发明专利]服装风格识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种服装风格识别方法，其特征在于，包括：

构建服装风格识别模型；

训练所述服装风格识别模型；

利用训练好的服装风格识别模型识别图像中的服装风格。

2.根据权利要求1所述的服装风格识别方法，其特征在于，所述构建服装风格识别模型，包括：

在VGG-19网络模型基础上，将全连接层的个数修改设置为1个；

在所述全连接层前引入空间金字塔池化层；

将所述全连接层的输出层神经元数量设定为6个。

3.根据权利要求2所述的服装风格识别方法，其特征在于，所述训练所述服装风格识别模型，包括：

构建训练数据集；

对所述训练数据集中的图像的服装风格进行标注；

利用完成标注的训练数据集训练所述服装风格识别模型。

4.根据权利要求2所述的服装风格识别方法，其特征在于，在所述利用训练好的服装风格识别模型识别图像中的服装风格之前，所述方法还包括：

利用测试数据集测试训练完成的服装风格识别模型；

若测试结果达到指标阈值，则确定所述训练完成的服装风格识别模型为所述训练好的服装风格识别模型；

否则，转向所述训练所述服装风格识别模型。

5.根据权利要求2所述的服装风格识别方法，其特征在于，所述利用训练好的服装风格识别模型识别图像中的服装风格，包括：

将所述图像输入所述训练好的服装风格识别模型，通过所述训练好的服装风格识别模型使用卷积-池化操作提取特征图像；

在经过5轮连续的卷积-池化操作后，空间金字塔池化层将所得到的特征图像进行空间金字塔池化，得到一个固定尺寸的特征向量；

通过全连接层和softmax函数，在预训练好的连接权的作用下通过特征向量计算出分类结果。

6.根据权利要求1所述的服装风格识别方法，其特征在于，所述训练所述服装风格识别模型，包括：在所述训练所述服装风格识别模型的过程中，采用迁移学习的方法。

7.根据权利要求1所述的服装风格识别方法，其特征在于，在所述利用训练好的服装风格识别模型识别图像中的服装风格之前，所述方法还包括：将所述图像的背景设为白色。

8.一种服装风格识别装置，其特征在于，包括：

构建模块，用于构建服装风格识别模型；

训练模块，用于训练所述服装风格识别模型；

识别模块，用于利用训练好的服装风格识别模型识别图像中的服装风格。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-7中任一所述的服装风格识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以实现如权利要求1-7中任一所述的服装风格识别方法。