【摘 要】
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服装关键点检测旨在定位出可以帮助识别服装样式、类别等的服装功能性区域。服装关键点空间分布差异大与服装图像尺度变化大导致服装关键点检测十分具有挑战性。为了解决上述挑战,服装关键点检测模型需要能够自主地专注于任务相关的特征,并提取出包含多尺度上下文信息的特征。因此,本文提出了基于注意力机制与残差网络的服装关键点检测算法,主要工作包括:（1）提出一种基于空间注意残差块与多尺度上下文聚合的服装关键点检测模
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服装关键点检测旨在定位出可以帮助识别服装样式、类别等的服装功能性区域。服装关键点空间分布差异大与服装图像尺度变化大导致服装关键点检测十分具有挑战性。为了解决上述挑战,服装关键点检测模型需要能够自主地专注于任务相关的特征,并提取出包含多尺度上下文信息的特征。因此,本文提出了基于注意力机制与残差网络的服装关键点检测算法,主要工作包括:（1）提出一种基于空间注意残差块与多尺度上下文聚合的服装关键点检测模型。首先,设计了一种新的空间注意力机制——方向感知的空间注意力模块;结合残差思想构建了空间注意残差块,基于该模块搭建了主干网络;随后采用特征金字塔的自顶向下特征融合方式以及多尺度特征聚合方式进行特征融合,提取出多尺度上下文信息。最终搭建起深度残差空间注意力网络。分别在两个大规模数据集Deep Fashion与FLD上进行训练与测试,与对比方法中性能最佳的MDDNet相比,归一化误差分别降低了14.54%与3.86%。达到了先进的检测性能。（2）提出一种基于轻量级深度残差空间注意力网络的服装关键点检测模型。针对残差空间注意力网络参数量大,计算量大,网络训练成本高的问题,对其进行轻量化设计。通过采取不同的卷积分解方式构建了轻量级深度残差空间注意力网络。分别在Deep Fashion与FLD数据集上训练与测试,与多种现有方法中表现最佳的MDDNet相比,归一化误差分别下降了14.48%与0.77%。相比于深度残差空间注意力网络,参数量减少了45.94%,计算量Flops减少了74.0%。（3）提出一种基于服装关键点检测的服装分类与属性预测模型。为了验证深度残差空间注意力网络模型的有效性,将其应用于服装分类与属性预测任务中。基于该模型设计了关键点热图引导的注意力机制对VGG16提取的特征进行增强。在Deep Fashion数据集上进行训练与测试,与不包含关键点热图引导的注意力机制的网络相比,服装分类在Top-3与Top-5准确率上分别提升了2.97%与1.70%,属性预测在Top-3与Top-5召回率上分别提升了13.33%与12.43%。基于深度残差空间注意力网络模型在服装分类与属性预测任务上性能均优于GLE与MDDNet模型。本项工作中提出了两种服装关键点检测模型,一种提高了检测性能,另一种降低了检测成本。并基于第一种模型构建了服装分类与属性预测的模型,进一步证明了此模型的有效性。
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