fashionAI2018:FashionAI衣服属性识别
FashionAI2018 服装属性标签识别
环境
caffe+keras
python 2.7
numpy 1.14.2
opencv 3.4.0
cuda9.0
cudnn 7.0
文件说明：
caffe部分：
使用InceptionV4举例，该网络在复赛中可以实现94.11的准确率。
训练网络使用training.sh
修改相应的路径，即Log、TOOLS、-weights后面的路径，其中，Inception-V4的pretrain-model请到下载 。
使用方法bash training.sh [solver][Class][GPU]。
solver ： solver文件路径，本代码中存放于solver文件夹
class： 类别名，用来命名log日志文件，即neck,collar...
GPU ： GPU的型号，如0,1,2
2. caffe源码处理
，并用文件中的src和inc
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 395 个子文件 6.49MB ） fashionAI2018:FashionAI衣服属性识别","children":[{"title":"trainNeckCollar_inception-v4.prototxt <span style='color:#111;'> 120.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"trainSkirtPant_inception-v4.prototxt <span style='color:#111;'> 120.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"trainLapelNeckline_inception-v4.prototxt <span style='color:#111;'> 120.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"trainCoatSleeve_inception-v4.prototxt <span style='color:#111;'> 120.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test.py <span style='color:#111;'> 2.96KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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