基于逐深度卷积层来完善去噪扩散概率模型中的UNet架构 衣服识别

本项目旨在开发一种用于衣物识别的去噪扩散概率模型，通过引入逐深度卷积层改进UNet架构，以实现更为精确的图像去噪和衣物特征提取。传统的去噪扩散概率模型在图像去噪和特征分离上存在一定的局限性，因此我们提出逐深度卷积层的方法，使得模型在逐层去噪和重建过程中获得更加精细的特征表示，以提升衣物识别的准确性。

项目方法

1. 去噪扩散概率模型：基于扩散概率模型的思想，通过模拟图像从噪声到无噪过程的逐步还原，以提升模型的去噪能力。同时，利用条件概率约束，将衣物类别信息作为先验条件输入模型，从而增强识别效果。

2. UNet架构改进：

   • 逐深度卷积层：在UNet的各卷积层中加入逐深度卷积，以细化不同深度的特征表示。逐深度卷积能够在减少参数量的同时提高模型的特征提取能力，尤其适用于复杂背景下的细节保留和边缘识别。
   • 多尺度特征融合：在模型编码和解码阶段引入多尺度特征融合机制，使得模型在不同尺度上对衣物特征进行捕获，提高对衣物种类、材质和花纹的识别准确度。

3. 训练与优化：

   • 数据增强与预处理：使用图像旋转、缩放、颜色调整等数据